Intro de R

(00:01) Lo tenemos listo. Muchas gracias. Si queréis hacer una breve introducción de nuevo, cada vez que habléis, como veáis. Gracias, Héctor. Adelante. Ah, entonces nos presentamos de nuevo, eh, como quieras, para que quede para la gente que lo vea después grabado, que hay gente que no puede asistir hoy. Bueno, okay. Pues buenos días a todos nuevamente. Bienvenidos. Eh, mi nombre es Héctor Villalobus.
(00:20) Yo trabajo en México en el Centro Interdisciplinario de Ciencias Marinas del Instituto Politécnico Nacional en Baja California Sur. Eh, pues bueno, yo trabajo principalmente con cuestiones de acuática pesquera y análisis de datos en general. Eh, ya está compartiéndose mi pantalla. Eh, nada más que no logro compartir en pantalla completa porque se me va la otra al otro lado. Déjenme solucionar eso rápidamente aquí. D un segundito. Ahora sí la ven en grande. Perfecto. Sí, se ve. Okay. Muy bien. Gracias.
(01:13) Eh, bueno, esta breve introducción a R simplemente con el interés de que vean las diferentes formas en las que se puede usar esta herramienta. El iconito oficial es el que está puesto ahí, eh, y realmente ustedes cuando lo instalan, si es que ya realizaron esa parte, lo pueden ya empezar a utilizar sin mayor problema. Eh, esto es el R en sí, no necesita ninguna otra cosa para correrlo. Te veo un poquito, digamos, eh poco amigable, ¿no? Porque no hay mucho en los menús
(01:52) que tienen ustedes eh ahí a la vista. Solamente vemos esta cosa que le le llamamos consola. Eh, pero les decía, ustedes pueden ya utilizar todo aquí. pueden abrir una ventana de de un editor eh de este, ¿dónde está el láser? Bueno, un editor, digamos, de scripts, que serían las instrucciones de lo que ustedes van a hacer. Ahí tenemos la consola. Desde ahí mandan todo a su a su consola.
(02:26) pueden guardar el script para un uso posterior y las gráficas también se les van a ver en otra en otra ventana, ¿no? Entonces, eh no me sirvió de nada esto. Vamos a eh dado eh la digamos la simplicidad que tiene esa interfaz que acaban ustedes de ver, pues se han hecho muchas otras que son bastante buenas y el ejemplo que seguramente ya conocen muchos de ustedes, pues es el R Studio, ¿no? El iconito, se los puse ahí. Como está más bonito el iconito y es más fácil de usar siempre en presentaciones, en exámenes de grado, en tesis, todo eso, les gusta poner y citar al R
(03:15) Studio. Pero lo que hay que entender es que el R Studio solamente es una una interfaz de desarrollo integrado, se le conoce, o un ambiente de desarrollo integrado ID, que nos va a facilitar muchísimo el el la utilización del R. Aquí pueden ustedes notar, por ejemplo, que en el caso del área del script, que Jorge nos va a explicar más al rato, tenemos ya la sintaxis en colores, ¿no? Y eso ayuda muchísimo a leer eh lo que estamos haciendo.
(03:40) Está como que más organizado, ¿no? La ventana donde están las gráficas, la consola otra vez, ¿no? Y bueno, eso nos ha solucionado muchos problemas porque antes era un poquito más más difícil entender cómo cómo se podía usar, pero es importante mencionar que no es la única interfaz gráfica que existe. Eh, la misma compañía que hace el R Studio, que ahora se cambió de nombre, eh, se llama Posit eh, Posit, perdón, Posit.
(04:17) eh creó otra que es esta que se llama Positron y ustedes también pueden utilizar el el R desde esta desde esta otra interfaz. Esta está basada en una que ya también tiene mucho mucho uso, es muy popular entre desarrolladores, que se llama Visual Studio Code, ¿no? El BS Code, que también eh funciona de la misma manera. Vean ustedes, de hecho es el mismo script que les estoy mostrando en todas, ¿no? Y como este, pues hay muchas muchas otras.
(04:52) Hace mucho tiempo había una que se conocía como Tin R, era muy eh muy amigable también, muy buena para utilizar, pero hay eh gente que lo utiliza desde IMAX, este desde el Notepad Plus, eh otras eh que incorporan algunos menús, por ejemplo, como R Commander, RK Ward, en fin, hay una infinidad de de maneras de utilizar el R. Dicho esto, pues no se les olvida entonces que el lo que hace todo el trabajo, toda la parte estadística, la creación de figuras y todo eso es el R, no el R Studio.
(05:27) Y pues siempre es bueno que cuando ustedes lo utilicen en un trabajo, en una publicación, pues lo citen y la manera de citarlo lo pueden consultar en la misma consola con el comando que aparece aquí, perdón, que es citation y pues ya les dice cómo citarlo, ¿no? Y los paquetes que se llaman paquetes, no paqueterías, no librerías, los pueden también ustedes ver cómo se citan con el comando que aparece por acá abajo, ¿no? Es citation y entre paréntesis y entre combillado
(06:03) iría el paquete que ustedes utilizaron, ¿no? Para hacer un modelo devo generalizado, un GLM, etcétera, ¿no? Entonces siempre es bueno eh pues citar las herramientas que ustedes están utilizando en sus trabajos, ¿no? Y pues ya lo último que les quería compartir en esta muy rápida introducción, pues es que también en muchas de las herramientas que les mostré, incluido el R Studio, no solamente van a correr el
(06:30) R, también pueden utilizar código de Python, ¿no? Incluso pueden combinar los dos lenguajes o más eh también se puede correr Julia, etcétera, ¿no? Entonces, bien importante, al menos para mí, marcar la diferencia entre lo que es el R y lo que es el R Studio, ¿no? No se les olvide que pues uno es el que hace todo el trabajo y el otro es el que los va a permitir pues interactuar de mayor de manera más fácil, ¿no?, con el R.
(06:54) lo dejo aquí para que Jorge nos platique bien ahora sí la utilización del del R Studio y regreso ya al final con una clase interactiva de R. Adelante, por Gracias, Héctor. Oye, interesante. ¿Viste? Ya aprendí algo nuevo. El Positrón no lo conocía, así que eh vamos terminando la clase, vamos a a probarlo a ver qué tal. Muchas gracias. Bueno, yo quiero seguir un poquito con lo que mencionaba Héctor. Me parece super importante, interesante el Se ve mi pantalla o no? Ah, verdad que hay que
(07:38) presentarse primero. Eh, yo soy Jorge Cornejo, soy biólogo marino, doctor en ciencias y trabajo para Global Fishing Watch. Yo soy analista pesquero para Latinoamérica y vivo en Chile. Eh, preguntaba por mi pantalla. ¿Se ve mi pantalla? Sí, sí. Fantástico. Bueno, entonces lo lo que mencionaba Héctor, eh incluso yo yo quería ir un poquito más atrás, es que yo cuando empecé a usar R eh en ya no sé ni hace cuántos años atrás, lo usábamos remoto eh en una
(08:13) consola como lo que se está viendo aquí, que se accedía a a donde estaba el R en un servidor y básicamente teníamos que ir ahí, activarlo y teníamos R así, sin absolutamente nada más. Y aquí es donde podíamos hacer nuestra análisis, podíamos pasar eh nuestras librerías, perdón, nuestras eh eh ¿cómo se llama? Nuestro script eh desde otra parte se copiaba y se pegaba ahí. era incluso más hostil que la interface que nos mostró Héctor.
(08:42) Ahora, esto obviamente tiene ciertas ventajas porque al trabajar en forma remoto solo con esto que es puro texto funciona muy rápido. Entonces, si estamos accediendo un servidor, eh un supercomputador y eso es muy rápido poder conectarse, mandar los datos, recibir los datos y dejamos el proceso trabajando ahí y nada de los recursos de nuestro computador se se utilizan. Verad, entonces quería quería mostrar esto como un poco anecdótico que afortunadamente hoy día ya esto no lo necesitamos.
(09:26) Entonces, vamos ahora a seguir haciendo la diferencia de lo que mencionaba Héctor sobre eh la diferencia entre R y R estudio. Eh, hace tiempo me tocó hacer una clase similar a esta y me encontré una analogía que era muy interesante, que básicamente decía, si nosotros somos chef, vamos a cocinar algo, R es el cuchillo. R es la herramienta que nos permite hacer el trabajo, cortar, etcétera.
(09:52) Y R Studio vendría a ser el la cocina, ¿no es cierto? Donde tenemos otros cuchillos, las tablas de picar, el el sartén y todas estas otras cosas. Entonces, es el espacio que nos permite hacer el el trabajo. ¿Okay? Eh, hoy día, a menos que hayan necesidades muy específicas, como lo que yo les estaba explicando de conectarse a un servidor remoto para entregarle eh nuestro script, nuestra rutina que va a ejecutar, no tiene ningún sentido eh hacerse la vida más difícil e ir y
(10:29) utilizar R en la consola o R básico, porque tenemos todo este ambiente eh integrado de desarrollo que nos entrega todas las herramientas que podemos necesitar en en un solo espacio y las combina. Entonces, eh yo me gustó mucho esta imagen porque es como, ¿para qué vamos a usar una rueda cuadrada? No es cierto, si tenemos una rueda redonda como rueda que va a funcionar más fácil, ¿no? No tiene mucho sentido. Okay.
(10:55) Entonces, eh bueno, Héctor ya mostró también cuál es R Studio y esta es la interface que tenemos. Eh, esto que vemos aquí es el ambiente de desarrollo integrado, el el IDE que se dice. Y si ustedes no sé si si se fijaron, fíjense lo que está aquí. Aquí dice consola. Si yo voy nuevamente, lo voy a poner lado a lado. Voy a activar R aquí, agrandarlo un poquito para que se pueda ver.
(11:28) Fíjense que lo que aparece ahí en la consola del R Studio y lo que aparece aquí en en el terminal que yo estoy usando es básicamente lo mismo. Ah, está integrando en este espacio al R. Ahora, la gracia que tiene R estudio es que además nos va presentando estos otros paneles donde podemos ver otras cosas. Entonces, aquí tenemos R. Podemos hacer eh nuestras eh nuestros análisis, necesitamos saber cuánto es 2 + 2. Le pusimos ahí. Ese es 2 + 2.
(12:04) Podemos eh asignarle una variable a una variable el valor 2 y decir cuánto es a + a y nos debería dar el mismo resultado porque le dijimos que a era 2. Entonces, básicamente sigue siendo r ahí. Lo interesante ahora es que tenemos estos otros espacios. Fíjense que aquí hay otro panel donde tenemos el ambiente environment, está en inglés, ¿no es cierto? Y dice, miren, a es igual a dos. En en este espacio lo que va haciendo es básicamente mostrándonos todas las
(12:42) variables, todas las funciones, todos los objetos que hemos ido creando en R. Eh, y los podemos ver ahí. Si yo hago, voy aquí, eh, puedo ver el, ¿no es cierto?, cómo se llama y cuál es el valor que tiene. Podemos buscar, obviamente tenemos una sola, pero si hacemos más, eh, creamos otro. Fíjense, ahora a B le voy a poner tres, nos aparece aquí B3. Si le decimos C, ahora vamos a crear un vector. 1 2 3 3.
(13:16) Fíjense, ahí estoy creando un vector que se llama C, que va a tener cuatro elementos. Voy a hacer clic ahí. Y ahora aquí nos está mostrando, miren, me dice que C son números, tiene cuatro elementos de uno al cuatro, que es 1 2 3 3. Y estos y estos estos elementos, estos objetos que tenemos aquí, los podemos volver a usar aquí en la consola, ¿no es cierto? Podemos decirle A + C.
(13:43) ¿Qué va a pasar si le digo que haga A + C? A es un escalar, es un número y C es un vector. Entonces uno diría, «Pero, ¿cómo vamos a sumar un vector a un escalar?» Bueno, lo que hace es básicamente es sumar a cada uno de los elementos del vector este escalar. Fíjense lo que va a pasar aquí. A + C nos va a decir ahora es 3 4 5 y 5. Y eso podemos hacer que automáticamente eh lo asigne a otra a otro objeto. Y ahora tenemos que B es 3 4 5 y 5. Ya. Aquí vamos viendo environment eh los objetos que hemos ido usando ahí.
(14:26) Fíjense que tenemos aquí otra otra viñeta, otra tab donde nos va mostrando la historia y bueno, ahí aparecen cosas que estaba tratando antes. Pero fíjense que lo interesante de esto es que todo lo que fui haciendo aquí en la consola lo va quedando eh lo va registrando. Y tenemos en este caso una historia super larga porque yo trabajo mucho con R y con R dentro de R Studio y nos va mostrando esto aquí.
(14:52) Y lo interesante de esto es que si necesitamos volver a a trabajar con esto, por ejemplo, ah, mira, me equivoqué al crear este vector, necesito mandarlo a la consola. Ah, me lo automáticamente lo puso acá. Voy a voy a borrarlo y voy a intentar de nuevo. Fíjense, lo selecciono aquí, voy acá. To console. ¿Se alcanza a ver o están muy chicos los textos? Están chicos, ¿cierto? Yo sí lo veo bien, no sé los demás. A ver, ¿qué opin? Sí, se ve bien. Ah, qué bueno, ¿eh? Qué bueno.
(15:23) Entonces, le ponemos a la consola y fíjense, aquí está ahora C y supongamos que en realidad nos equivocamos y este no era dos, no era uno, sino que era cinco. Podemos decirle que lo cambie, ¿no es cierto? Y si lo ejecuto ahora esto, ahora fíjense que en la historia aparece C. Ah, y este C, esto es algo que debe haber explicado. Este simplemente es un un comando, una función dentro de R, que es la forma en que creamos vectores, ¿ya? No, tal vez el haber
(16:02) elegido como nombre se y luego esto aquí es un poco confuso. Lo lamento. Debe haber elegido un un un una forma distinta de hacerlo, pero probablemente Héctor después va a hablar con más detalle de esto. Ya. Entonces, aquí tenemos la historia. Eh, tenemos otra otra sección aquí que son connections, que esto ya empieza a ser un poquito más eh sofisticado, si quieren, que básicamente va mostrando eh cuando uno se conecta a servidores de
(16:31) datos, a bases de datos, etcétera. En este caso, fíjense, aquí yo tengo definido esto con el cual yo trabajo constantemente, que se conecta a la base de datos Big Query que entrega eh los datos en Google, ¿ya? Eh, y luego tenemos acá el tutorial y esto también es muy útil cuando uno está aprendiendo. ¿Hay una pregunta? No, eh, es muy útil cuando uno necesita aprender.
(16:57) Tenemos opciones aquí para ir y ir aprendiendo los diferentes paquetes, aprender del de los del R Studio de R. Está aquí. ¿Ya? Entonces, pero lo que normalmente uno utiliza con más frecuencia cuando está aprendiendo es aquí el ambiente, porque va viendo cuáles son los que uno fue creando y el historial. Ya voy a borrar esto, voy a borrar el ambiente y voy a volver aquí a aquí voy a volver a la consola de R y vamos a crear de nuevo. Ah, le vamos a decir, créame, asín dale el valor dos. Hay un micrófono abierto ahí.
(17:35) Si si no es una pregunta, por favor, si lo pueden cerrar. Ya. Fíjense que nuevamente aquí tenemos a y dos. Ya tenemos estos dos paneles, la consola, tenemos el ambiente acá abajo tenemos otra otra sección, otro panel donde tienen eh muchas utilidades también. Primero que todo, esto filas, files que nos permiten navegar en nuestro disco duro. Y esto es muy útil porque eh al moverse dentro de de esto uno puede ir encontrando los eh archivos que uno necesita.
(18:13) Normalmente eh aquí es donde uno va y empieza a buscar el dónde tiene uno los eh los códigos de R eh que uno va a trabajar. Entonces, uno puede ir y abrir eh veamos uno que puede abrir. Aquí uno va y puede abrir sus archivos. Entonces yo voy aquí, le hago clic. Este es un un tipo de archivo de que utiliza R Studio. Y fíjense que aquí tenemos tengo un tremendo código en el cual voy trabajando. Y acá quedó la consola donde estaba mostrándoles al principio y cuando hice clic en este archivo vino y me abrió acá arriba lo
(18:58) que es el editor. Ya voy a volver a cerrar eso. Simplemente es para ir explicando que uno aquí puede ir eh moviéndose en el directorio y abrir archivos. Fíjense que acá la siguiente eh viñeta o o tab son plots y eso es algo nuevamente bastante útil porque uno puede hacer eh gráficos en R y te los va a mostrar. Ahí vamos a hacer ahora un una un vector que va a ir de 1 a 10 cada un valor.
(19:34) Fíjense que ahora me creó acá en en el environment a nuevamente que es un vector que dice 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10. Y ahora vamos a hacer B y voy a crear números al azar. Eh, quiero que me cree 10 números al azar normalmente distribuidos. Estas esto que que yo utilizo aquí son funciones. Aquí le dice créame una secuencia y esto es una función que se llama err norm que es para generar archivos en forma eh aleatoria con la distribución normal. Entonces, aquí tenemos A y B. Ahora voy a usar otra función que se llama plot.
(20:13) Voy a decir, dibújame, háceme un plot donde va a estar en el eje x el los valores de A y en el eje I los valores de B. Y aquí me mostró el gráfico, ¿no es cierto? Esta es la forma de hacer un gráfico lo más básico que puede haber en R. Ah, y eh digámosle ahora, mira, en realidad quiero que le ponga colores, ¿eh? Y ahora fíjense que aparecieron en rojo. Ahora, lo interesante de este de esta espacio que tiene Ar Studio es que uno puede navegar en los gráficos que se
(20:56) han ido haciendo. Fíjense aquí, yo voy hacia atrás. Este fue el primero que hice, estaba en negrito. El segundo gráfico los puso en rojo. Nos podemos eh pensar, por ejemplo, que oye, nos equivocamos y en realidad en el eje X iba B, en el eje Iba A. Los cambios, los intercambios. Fíjense ahora lo que va a pasar. Y lo vamos a poner en azul en blue para ver la diferencia.
(21:21) Y fíjense que ahora me puso aquí, aquí está A, acá está B. Y podemos navegar y vamos a ver cómo van cambiando estos gráficos. Algo que mencionó eh rápidamente eh Héctor también al principio es que en el en este espacio de R Studio tiene eh va identificando esto, el texto que vamos escribiendo y nos permite nos va ayudando un poquito. Fíjense que cuando le puse blue nos directamente nos puso eh el color azul ahí y eso es bastante útil porque a veces uno se se equivoca y le pone algo eh algo que no era y en
(22:07) realidad vas a ver que en este caso el color no se está activando, por consiguiente no era el color correcto. Ay, le puse orange, no funciona. Entonces tiene que ser orange y ahí lo hace. ¿Ven? Y así va trabajando esto. Ya tenemos después la siguiente sección aquí se llaman paquetes, que es lo que estaba explicando también eh Héctor en un principio muy a la rápida y tenemos todos los paquetes que tenemos instalados eh en nuestro sistema R.
(22:33) La gracia es que R Studio los administra y nos va mostrando aquí. Mira, todos estos son los que están y aquí podemos hacer clic en ellos y nos va a mostrar, fíjense, cambió inmediatamente a help y nos va a mostrar qué es lo que hace, cuáles son las funciones que tiene. Podemos hacer clic ahí y nos empieza a mostrar eh qué es lo que hace, cómo lo hace. Ya volvemos a paquetes. Aquí podemos eliminar los paquetes.
(23:01) Tiene varias opciones. Por ejemplo, queremos eh activar la función GGP plot, que nos permite hacer gráficos más bonitos. Buscamos aquí GG A GGP y ya nos está mostrando GG Plot. Y tenemos otras otras funciones similares. Queremos solo GG Plot. Aquí nos va a mostrar GG Plot. Podemos hacer clic. nos va a mostrar aquí las diferentes opciones, las diferentes funciones que tiene este paquete y uno puede hacer clic
(23:37) aquí y lo va a cargar. Fíjense que automáticamente voy a tenía este texto aquí, voy a hacerlo de nuevo. Lo saco, voy a limpiar la consola. ¿Cómo era? CLS creo, ¿no? Bueno, aquí con con la escobita y voy a hacer clic aquí. Fíjense lo que va a pasar. Automáticamente puso el texto aquí en R Studio, dice Library GG Plot. Esta es la forma en que originalmente nosotros habríamos cargado este paquete, habríamos activado este paquete para poder usarlo dentro de R.
(24:10) Pero aquí Studio nos ayuda y nos permite simplemente haciendo clic aquí nos permite ir agregando los diferentes paquetes. Ah, los podemos desactivar también si es que no lo vamos a usar. Ya les mostré un poquito lo que era el help viewer y presentation. Eso si tenemos tiempo tal vez se los puedo mostrar un poquito más adelante qué es lo que hace. Ya.
(24:40) Entonces, eh les mostré que tenemos aquí la consola, encontré, les mostré que tenemos ambiente, la historia, fíjense, todo lo que fui haciendo aquí lo fue lo fue cargando, le pusimos library, gg plot, etcétera, lo fue mostrando. Esto es la historia de todos los comandos que ejecutamos. Después los cuando los fui desactivando también lo fue dejando aquí. Okay, nos va mostrando la historia. Terminal es algo propio que tiene R Studio aquí y nos permite acceder al terminal del computador.
(25:15) En Windows habría, si no me equivoco, Héctor, y corrígeme si estoy equivocado, eh lo que activa es el la línea de comandos de Windows, eh que no es lo mismo que un terminal en un en un equipo Unix o o Linux, eh, pero nos permite hacer comandos aquí propios del sistema operativo, ¿ya? Eh eh dear no ls. Ah, es que no es no va con le dije aquí muéstrame los diferentes archivos que tengo en en este directorio. Pero eso no es muy importante para ustedes y background jobs tampoco.
(25:54) Les mostré hasta este punto todas estas diferentes paneles, lo que hace cada uno de ellos. Algo muy útil nuevamente es el help. Esto nos permite buscar ayuda eh de las funciones que están asociadas en R. Fíjense, aquí tiene todas las diferentes opciones relacionadas con plot. Veamos. Eh, plot aquí nos va a mostrar las diferentes opciones. Fíjense, acá abajo hay opciones para hacer eh demos y qué es lo que va haciendo cada uno de ellos.
(26:28) Si hacemos clic aquí nos va a mostrar eh, ¿no es cierto?, cómo funcionan y nos van mostrando ejemplos, etcétera. Entonces, esto esto el help aquí es muy útil cuando uno está aprendiendo. Ya. Ahora que ya les mostré, caminamos alrededor de todo lo que hay en en en R, ¿no es cierto? Lo que tenemos el ambiente, que es muy útil porque sabemos cuáles son los valores y los objetos que hemos creado con sus valores asociados. Podemos ver la historia.
(27:00) Lo que uno normalmente hace cuando empieza a trabajar en R y en R Studio es crear un un archivo donde uno va poniendo los comandos, ¿no es cierto? Donde va haciendo las la secuencia de acciones para poder ir repitiéndolas. Como les mostré aquí, cuando yo voy haciendo algo en el terminal, se va creando aquí la historia, que es un poco eh una forma de repetir eh lo que vamos lo que vamos trabajando.
(27:29) Sin embargo, hay muchas cosas que fui haciendo aquí que en realidad después no las voy a usar en el trabajo final que voy a tener. Entonces, R nos entrega otra otra sección, otro panel que es un editor. Y para abrir un archivo en blanco, para trabajar el editor, nosotros vamos aquí. Fíjense que aquí hay como una hojita de papel con un signo más. Si hacemos ahí nos ofrece todas estas opciones. Dice que hay un error script, que es el el documento más básico que podemos tener. Y aquí tiene muchos otros.
(28:05) Cuarto document que yo más uso, nos permite crear presentaciones. El armar Down eh es otra opción para ir creando documentos. Podemos crear eh aplicaciones web que de nuevo si tenemos tiempo les puedo mostrar también. Y fíjense que lo que mencionaba Héctor, que R ha ido incorporando otros lenguajes que se pueden ir usando. Fíjense que nos permite eh trabajar con archivos C++, archivos Python, script de SQL, stand 3, muchas otras opciones más,
(28:37) hasta editar HTML. Okay, pero vamos a ir y vamos a hacer un script de R. Okay, entonces aquí me abrió este espacio que está en blanco y tenemos la consola acá abajo. Voy a volver a limpiarla. Entonces, lo que les mostré al principio, creé un archivo. Ah, perdón, creé un un objeto A, que es un escalar que tiene el valor dos. Fíjense, aquí voy a poner enter. No pasó nada.
(29:02) ¿Por qué? Porque estoy trabajando ahora en un documento de RScript. ah un documento en el cual se voy a ir poniendo toda la secuencia de cosas que quiero hacer. Entonces, creé un un objeto A. Voy a crear ahora el el B, donde le voy a poner que sea tres a esto. No sé si lo lo habíamos mencionado, pero esta es la forma en que se asigna un valor a una variable. Ya. Ahora le vamos a decir que C sea eh reciba el resultado de A + B.
(29:39) Ya, fíjense que fui haciendo esto aquí y nada pasa. Nada pasa acá abajo. Acá voy a borrar esto. Acá no hay ningún objeto, está vacío. Entonces, ¿qué hacemos con esto? Este es nuestro documento y le podemos decir que lo ejecute. Ah, y aquí cuando le digo que lo ejecuten, fíjense lo que va a pasar acá abajo en la consola. Mandó este valor que es lo que estaba aquí, porque yo dejé mi cursor eh activado. Y fíjense que voy a hacer de nuevo. Lo vuelve a hacer. Si yo lo pongo acá arriba.
(30:18) Ahora voy a seleccionarlo para que quede más claro. Manda eso. Si yo selecciono todo, manda ahora las tres cosas. Fíjense que se fueron creando acá estos objetos. Otra forma, cuando eh cuando uno ya va trabajando con esto y ya tiene un texto o un perdón, un documento, un script de R ya terminado y uno solo quiere que nos entregue todos los resultados, uno le puede decir que haga source, que lo ejecute por completo. Fíjense, aquí lo que hizo fue mandar este documento a la consola y paso a paso se
(31:02) ejecutó. Asignó el valor 2 a A, asignó el valor 3 a B, luego hizo A + B y lo guardó en C. Fíjense exactamente lo que tenemos aquí. ¿Qué pasa con historia? nos va mostrando todo lo que teníamos, incluso lo que había hecho antes, ah, porque no lo había borrado de esa parte, ¿no? Fue B y luego mandé source. Fíjense que en este caso lo que lo que se ejecutó fue el documento, ¿no? Cada uno de las líneas.
(31:28) Mira, lo voy a lo voy a borrar, voy a limpiarlo aquí. Voy a hacer source para que vuelvan a ver. Esto es lo que se ejecuta y esto solo lo está mostrando eh en aquí en la consola, pero no fue ejecutando línea por línea. ¿Qué tal vamos hasta aquí? ¿Hay alguna pregunta, Héctor? No sé si tú vas viendo en Discord que aquí lo estoy monitoreando, pero no no hay preguntas. Perfecto. Si voy muy lento, estoy muy aburrido, también pueden decir ya.
(31:59) Eh, esto es un un ¿cómo se llama? un cómo vamos trabajando en un archivo de RScript. Hagamos ahora un gráfico. Entonces, lo que les mostré de nuevo de hace un rato, voy a poner X. Le voy a decir que norm me me cree 1000 datos eh que estén centrados eh en 10 con una desviación estándar de cinco. Ya voy a borrar esto que estaba acá arriba para que y luego le voy a decir que me cree un una secuencia, ¿no? que repita repita repita eh 10,000 veces.
(32:56) Ya, eso es lo que estoy diciendo aquí. Aquí creé un vector x con 1000 números distribuidos normalmente con media 10 y desviación estándar 5. Y quiero que me haga un vector que va a repetir 10,000 veces. Entonces nosotros podemos, como les mostré ejecutar esto o correr el archivo completo. No tiene sentido correr el archivo completo. Vamos a hacer estas dos. Fíjense que ahora me puso estas aquí. Ya. Y ahora tenemos A, B, Cx, Ey. Y aquí está el vector.
(33:33) Entonces, digamos que queremos hacer el un gráfico. Digámosles que nos haga un plot. de x y lo voy a ejecutar. Y ahí está. Fíjense que ahora tenemos este gráfico donde puso X y lo fue eh graficando, distribuido en torno a media 10 con una desviación estándar de C. Y acá lo único que hizo fue, este es un índice que fue poniendo un gráfico al lado, perdón, un punto al lado del otro hasta llegar a 1000.
(34:17) ¿Qué pasa ahora si hacemos el mismo gráfico, pero eh que lo haga eh x por i? Lo que podemos hacer, por ejemplo, si no queremos volver a escribir, nosotros podemos venir acá a history y decir, miren, to source. Fíjense lo que va a pasar. Voy a seleccionar aquí to source. Y ahora me puso lo mismo ahí. Ah, si voy acá y selecciono eso para que se vea la diferencia. Fíjense ahora aquí en este espacio lo que va a pasar. Va a poner esa línea ahí.
(34:48) Entonces, lo vamos a borrar y le vamos a decir ahora quiero que me haga un gráfico de X e Y. A con un color eh yellow. Bien. Y eh dejémoslo ahí para no hacerlo más complicado y lo vamos a ejecutar. Uno puede ir con el mouse a hacer aquí y hacer run o también hay combinaciones de letras que nos permiten eh ejecutarlos. Yo aquí obviamente no les puedo mostrar porque está en mi teclado, pero en el caso de R podemos seleccionar esto y hacer como una apretar el control, creo que es control y enter en el caso de
(35:31) Windows, y va a mandarlo aquí a la consola. O eh se puede hacer también, creo que es comando y y enter en el caso de Mac. Ya, fíjense que ahí me hizo estos gráficos, los repitió dos veces, pues lo mandé dos veces. ¿Y cómo podemos ver que lo hice dos veces? Aquí está dos veces. Y acá podemos ir navegando los gráficos que hemos ido haciendo. Ya vamos bien hasta aquí.
(35:59) Entonces, tenemos la consola, tenemos la historia, el ambiente y tenemos los gráficos. Ya, esta es la forma, yo diría, más básica de trabajar ahora en R Studio. Ahora, algo que a mí me parece mucho más interesante es cuando utilizamos estas eh funciones asociadas a R Studio para crear documentos. Ya voy a cerrar este y ahora lo que voy a hacer es crear un documento que se llama cuarto document o ar mark down. Son muy similares, trabajan muy muy similar. Voy a hacer mark down, que es un poquito más simple.
(36:39) Ya voy a abrir eso y nos va a pedir un título eh clase, nos pregunta el autor y por defecto pone esta fecha y podemos decirle que nos genere un documento HTML, un PDF o un Word. Vamos a decirle HTML. Ya. Y aquí nos crea un documento base de ejemplo. Ya les voy a mostrar inmediatamente lo que va siendo eso. Primero voy a limpiar esto. Voy a borrar todos los gráficos que que hicimos. Todos los gráficos que hicimos y voy a borrar eh lo que tenemos ahí en el ambiente.
(37:19) Voy a borrar el historial también. Y ahora tenemos como si hubiéramos partido con un con un R Studio limpiecito. Eh, recién comenzamos a trabajar. Fíjense que ahora aquí en este documento nos creó cosas un poco extrañas, ¿no es cierto? Porque tiene texto, tiene estas cosas, estas marcas raras, tiene un texto aquí. Después esto que está que digamos esto es texto y esto esto es eh código de R. Ya. El entonces tenemos aquí una combinación de cosas un poco extraña, pero lo interesante que hace en este caso R Studio utilizando el paquete que
(38:07) se llama Arm Down es que nos permite combinar texto de un documento con eh Chank se llama con fracciones de de scripts DR. ¿Ya? ¿Y cómo sabe qué es lo que es? ¿Qué es cuál? Porque los eh los las funciones ejecutables, el el script ejecutable va eh separado del resto del documento con estos eh simbolitos. Y aquí le dice qué eh lenguaje y programación va a utilizar. Este es un título y nos va diciendo otras cositas más.
(38:48) Pero lo que voy a hacer aquí es simplemente mostrarles cuál es el resultado al ejecutar esto. Para ejecutar esto se hace clic aquí en nit, ya que esto es algo que no estaba antes y aparece al activar este tipo de documentos, en este caso documento Armard Down. Fíjense lo que va a pasar aquí. se va a abrir algo nuevo y luego nos va a mostrar algo, algo eh ah, tengo que guardarlo primero y nos va a mostrar eh este que fue el resultado.
(39:24) Fíjense que aquí lo que hizo ahora es le puso el título, le dijimos título, le puso el título, puso mi nombre y le puso la fecha. tomó la fecha que estaba en el computador por sistema. Aquí le dice que cuando lo genere sea un documento eh un documento tipo HTML. Y luego tenemos Arm down. Esto esto que aparece aquí define que es un título de nivel dos. Esto es un una convención que existe para crear eh documentos.
(40:02) es como un un editor de texto, pero se va definiendo eh qué tipo de texto es con unas marcas que es el markdown, que en este caso dos eh gatos dice que es un título de segundo nivel. Si le ponemos uno va a ser un título más grande. Lo cambié ahí y luego lo voy a volver a mostrar para que ustedes lo puedan ver. Fíjense que aquí tenemos el texto que venía por defecto. Aquí dice esto está en negrita. Eh, acá hay un un vínculo, ¿no es cierto? Un un una liga le dicen, creo, en México. Luego acá dice summary cars.
(40:40) Eso es parte de el código R propiamente. Tal. Fíjense esto, aquí dice summary cars, nos va a mostrar eh si nosotros ejecutamos eso, fíjense, aquí lo ejecuté y nos muestra aquí esta tablita que fue lo que puso acá. Si se fijan acá arriba, antes de ejecutarlo, aquí no hay nada, eso no aparece, pero como le estamos en este tipo de documentos le estamos poniendo esto aquí, esto lo crea y lo incluye en el documento.
(41:20) ¿Y por qué estoy mencionando esto? Porque esto es muy útil cuando tenemos que generar informes o incluso paper. Se pueden hacer presentaciones aquí nos con y y estamos trabajando con datos, nos permite automáticamente incorporar gráficos, incorporar tablas desde los datos a este documento que vamos a generar. No es necesario estar creando los gráficos, copiándolos, poniéndolos en Word, abriéndole el tamaño, ajustando la resolución, etcétera. Eso lo hace todo en este caso automático. Fíjense acá.
(41:52) Le estamos diciendo eh que se pueden, pusimos el título, incluir eh gráficos. Eh tiene un texto y aquí le dice, «Haga un gráfico de estos datos que se llaman pressure y en este caso nos hizo este gráfico.» ¿Ven? Lo voy a volver a a hacer nit. Lo voy a volver a a para que vean la diferencia ahora con este título que debería verse más grande. Sí, lo agrando. Voy a poner dos para que se vean eh tamaño dos para que se vean las
(42:33) diferencias, sean un poquito más claras. Aquí se ve, ¿se fijan? Aquí está el tamaño uno, tamaña tamaño dos. Ahora, estas son la gran eh gracia encuentro yo, que tiene Studio, que nos permite poder hacer este tipo de documentos e ir trabajando en forma automática aquí en este documento. Por ejemplo, aquí eh esto es un ejemplo, ejemplo para la clase. Esto es texto. Y vamos a describir lo que estamos haciendo.
(43:25) Y ahora, si ustedes se acuerdan, yo hice este ejemplo del a = 2, b = 3 y luego hice la suma. Lo podemos hacer aquí también. ¿Cómo se hace en este caso? Aquí en este iconito que está nos permite crear chanks, crear estos espacios de trabajo de R y nos muestra todas las diferentes opciones. Podemos hacer R, podemos incluir Python, podemos escribir muchas otras opciones. Le vamos a decir R.
(43:56) Fíjense que hizo este espacio que yo les decía que era donde se podía hacer escribir los textos. Entonces, vamos a volver a hacer lo mismo que hice antes. X eh, perdón, A es = a 2, B eh es eh 3 y luego le vamos a decir que C me cree el la suma, ¿no es cierto? A + B. Yo puedo venir aquí en este símbolo que es como el el triangulito y le voy a decir que lo ejecute. Y lo ejecutó. Fíjense, aquí en la historia tenemos A, tenemos B, tenemos C. Ahora en el ambiente tenemos A, B y C. Lo voy a borrar. Voy a volver a ejecutarlo y aquí nos crea A, B y C.
(44:37) Y fíjense que acá los mandó a la consola. Ya. Entonces está ejecutando esa información que tenemos aquí. Luego le decimos, ah, ahora voy a voy ahora gráfico. Le gráfico. Y aquí le ponemos un texto. Quiero hacer un, no puedo escribir, es muy temprano. ser un gráfico y aquí entonces nuevamente incorporamos el chank de R y le decimos X eh el vamos a hacer 1000 con media 100 y desviación estándar 10. Ya. Y luego le voy a decir que me haga el plot.
(45:40) de X. Si yo vengo ahora y le digo que corra eso, fíjense que me incluyó en este espacio el gráfico, no lo puso acá. Antes cuando ejecutábamos en un en un texto, en un script normal, cuando mandábamos a hacer un gráfico, lo hacía aquí, ahora lo puso acá. Porque este documento lo que hace es combinar el texto que vamos escribiendo aquí con los comandos, los resultados, los comandos de R que vamos haciendo
(46:17) acá. Y ahora lo que podemos hacer es crear este documento HTML. Ya le vamos a decir aquí que le haga un nit, que lo teja, combine todo, combina el texto que le fue escribiendo, el título y las eh los resultados de cada uno de estos comandos en R. Vamos nit y aquí me muestra la clase, el que se parte del título. Este es un ejemplo para la clase A, B, C.
(46:44) Después le decimos el gráfico, quiero hacer un gráfico, esto fue lo que hicimos y me creó este gráfico. Yo cuando aprendí a usar esto, eh, me hizo edicto. Ah, todo lo hacía en en R Studio. Ahora todo mi trabajo lo voy haciendo acá porque me es muy fácil combinar el texto y esto básicamente eh cambia el paradigma porque cuando nosotros usamos un un error script normal, voy a abrir uno nuevo acá, si nosotros ponemos a, voy a seguir con el mismo ejemplo para hacerlo simple, 2 b eh C es a + b, ¿no es cierto? Luego le voy a
(47:41) decir que x es r norm 10 10 y me haga plot de x. Ya. Si yo ejecuto esto, ¿no es cierto? Vamos a ir ejecutando línea por línea. Nos va a ir poniendo acá abajo las cosas. Voy a limpiar esto para que vean cómo va cambiando también aquí. el ambiente. Entonces ahí asignó el valor de AA al valor AB. Hizo la suma A + B = C. Aquí me crea el vector con valores de X. Y luego acá va a ser el gráfico, ¿no es cierto? Y aquí hace el gráfico, lo pone en este espacio.
(48:19) Ahora, si nosotros quisiéramos ir describiendo, ¿no es cierto?, el el qué es lo que vamos haciendo, como lo hice acá, este es un ejemplo de lo que voy haciendo. Si yo aquí quisiera escribir, esto es un ejemplo. Aquí hago un gráfico y trato de ejecutar esto, ¿qué va a pasar? Me va a decir que es un error, porque esto es un ejemplo, no existe como función en R. Lo que tenemos que hacer es eh poner este símbolo que que en este caso de un script de R eh significa comentario.
(48:56) Esto quiere decir lo que viene a la derecha de este espacio no lo considere en la ejecución en R. Lo mismo tendría que ser acá abajo. ¿Ya? Entonces, esto cuando uno tiene un script largo, cuando uno va a hacer un trabajo que después lo va a volver a ver en una semana, dos semanas, tres semanas más tarde, uno tiene que ir comentando porque después uno no se acuerda por qué fue que uno hizo lo que hizo. Entonces, normalmente los comentarios uno no puede escribir mucho porque está entre medio del texto.
(49:27) En cambio, en este caso, cuando uno está usando este armor down o los otros opciones que yo les explicaba, cambia el paradigma. lo que uno hace es describir, por ejemplo, la metodología y va diciendo, tomo los datos de esta parte, los saqué de tal lugar, luego los leo y le pone aquí el espacio donde uno lee los datos desde el archivo CSB. Luego dice, «Acá le hice el procesamiento, hice esto y lo otro y le pone el chan donde está haciendo esa actividad.
(49:56) » Luego dice, «Aquí el gráfico que muestra tal y cual cosa y hace el gráfico.» Entonces uno acá puede abrir y crear un documento muy extenso ah donde va explicando en detalle cada uno de los pasos que se van haciendo. cambia el paradigma de comentar qué es lo que está haciendo, a desarrollar la metodología y ir incluyendo los eh los espacios de del las funciones de R. Todo esto se los he ido mostrando en este en en esta ah formato que tiene Visual eh perdón, que tiene R Studio.
(50:43) Fíjense que aquí tenemos una opción que dice source, que es lo que estamos viendo ahora, o podemos pasar a visual, que hace un poco más eh agradable la lo que estamos viendo en la pantalla. va haciendo un una presentación del documento en tiempo real, en cierto modo. Ah, fíjense que aquí ya asignó esto como un título, puso el texto y acá podemos seguir escribiendo. Aquí, aquí podemos seguir escribiendo. Aquí podemos ir haciendo estas cosas. Acá también podemos hacer comentarios. Este es un comentario.
(51:18) Y ahora le decimos C por C. Y podemos ejecutar ahora esto y nos va a dar los resultados que es C por C. ¿Qué tal vamos? ¿Cómo estamos en tiempo, Héctor? Pues vas bien, olvidado. Síguele. Sigamos entonces ahora. Aquí en source es un poquito más hostil. Yo lo tiendo a usar porque eh estoy llevo muchísimos años usando R eh entonces se me hace más eh fácil, pero a ustedes les recomiendo usar eh la parte visual porque cuando uno va
(52:16) haciendo aquí eh va escribiendo eh ahora una nueva sección, eh Esto es el texto. Ah, esto tenía que ser un título. Mira, podemos venir aquí y nos da la opción de formato. Fíjense, negrita, esto, lo uno, el texto y nos permite ir haciendo el formato de cada una de estas cosas. Nos permite decir que es un texto normal, que es un título de primer nivel, es un título de segundo nivel o es un título de sexto nivel.
(52:50) Ah, nos permite ir como que lo haría en Word, haciendo eh, ¿cómo se llama? Dándole el formato al texto que vamos eh utilizando. Este es el texto. El texto lo voy a poner en negritas y cursivas. Ya nos permite también incluir eh estas esto que está aquí. Fíjense que lo aparece como como si fuera eh A. Voy a hacer a 2, b a + b. ¿Ya? Y le voy a decir aquí esto quiero que parezca como si fuera eh código. Lo va dejando así en plomito, ¿se fijan? Como si hubiese sido el código, pero eso es un
(53:44) código que no es código en realidad. Si vamos aquí a source, lo vamos a ver. Fíjense que no está en estos triple triple quotes, no sé cómo se llama eso y que diga que es un código R. Simplemente lo está dando un formato que parece que pareciera ser. Ya. Entonces no no es eh a veces sirve para explicar lo que uno va haciendo en el documento final. Ya. Eh, si necesitamos hacer bullet point, uno, dos y así, fíjense aquí.
(54:17) O Bullet Point numerados también lo cambió, fíjense, lo cambio bullet points, bullet point numerados. Ahora necesitamos poner un link a Google go Google. Podemos seleccionar aquí, fíjese aquí, y le decimos, y ahora eso es un link a Google. Podemos insertar eh una una figura. Se puede insertar figuras incluso de de un desde una página web. Eh, ¿qué más se pueden insertar? Eh, esto ya lo lo mostré. Se pueden e insertar muchas cosas, una tabla, figura, link, un bloc de código.
(55:06) Eh, hagamos aquí un bloc de código eh que parezca R. Ahora le vamos a decir que le haga un nit para veamos este qué es lo que pasa eh en lo que cómo queda esto. Este fue el código que les mostré en un principio. Fíjense que aquí le dije, «Muéstrame el valor de C de se perdón, de C por C, que en este caso era CCO, ¿no es cierto? Me da como resultado 25. Aquí hago un gráfico. Ahora esta es una nueva sección. le puse, este es el texto, el texto en negrita y cursiva.
(55:52) Estas cosas que parecían como si fuera un un código que normalmente sirve para poner dentro de del texto. Eh, fíjense acá hice esto. Esto sí que parece que fuera un chank de código, pero simplemente el formato, simplemente para mostrarlo. Luego tenemos este estos numeración que pusimos y acá abajo alcanza a verse el link a Google. Y si le hacemos clic aquí, debería abrirme la página. Algo, algo hice mal ahí, pero pero ahí está el link. Okay.
(56:24) Se puede también incorporar eh una tabla insertar table 3* 3. Columna 1. Le dijimos que el valor de A era 2, le dijimos que el valor de B era 3. El valor de C era A + B. Y ahora esto cuando le digamos que lo haga un render, que nos lo muestre, nos va a mostrar esa tabla, va a poner al final, ¿no es cierto? La columna uno, A, B y C, los valores que yo les puse ahí. la columna tres, bueno, no le incluí nada, así que solo dejó ahí los espacios en blanco.
(57:03) Y así se puede ir trabajando dentro de esto de este tipo de de archivo que nos permite eh R Studio y esto en particular es Armar Down. Okay. Entonces, ah, por supuesto, esto es una cosa de preferencia. Uno tal vez solo necesita hacer estos códigos para resultar, para eh dar como resultado un archivo CSB o solo un gráfico y en realidad eh ese gráfico es lo único que vamos a utilizar. O en otras ocasiones uno necesita hacer un un análisis más largo, más técnico, no sé, no no más técnico, pero más largo, donde uno tiene que ir explicando paso a paso, compartir
(57:50) los resultados. En en mi caso, yo prefiero utilizar este formato porque es mucho más fácil de seguir, me permite generar un PDF, me permite compartir este archivo a a los colegas con los que estoy trabajando y y se ven, digamos, bastante bastante fácilmente se ve cuál es la lógica del trabajo que va haciendo. Jorge, ahora sí hay una pregunta por ahí de Cristina Hernández que dice que por curiosidad pensando en escribir un
(58:22) artículo, ¿se puede vincular de alguna manera con Méndeley Sotero para agregar la bibliografía al documento? No sé si se puede vincular con Méndele y Osotero. Lo que yo si he hecho es insertar citations porque de Méndele isotero uno puede exportar en el formato de de látex de las referencias y esto está funciona perfecto con látex y uno puede decir aquí que cite y uno puede eh aquí utilizar la bibliografía que hay que ponerla como un archivo dentro de un lugar en particular cuando uno está
(59:06) haciendo estas cosas y ahí te va a mostrar eh haciendo clic aquí te va a mostrar todas las referencias posibles, uno las cita en el texto y al final eh cuando uno genera el documento va a eh generar el espacio al final donde está todo el listado de referencia. Aquí está formato VIPtext. Eh, esos son los que yo conozco. Fíjate que aquí la las referencias eh estarían en este en este archivo que que es la forma en que yo le di nombre.
(59:35) Cada uno lo puede cambiar, le puede poner lo que sea. Lo último que me gustaría mencionar, que es otra cosa que también me tomó mucho tiempo aprender a a sacarle provecho. ¿Fue a propósito o ya he hablado mucho? No, no, está bien. Sigue, sigue. No sé qué pasó. que bueno, en lo último es este aquí fíjense que en en Studio acá arriba a la derecha hay una cosa que dice project. Ya. Eh, voy a abrir files, voy a ponerme aquí en mi en mi home eh documents. Ya me hablado. Eh, póker.
(1:00:28) ¿Y esto de dónde salió? Bueno, el mis hijos se sientan en el computador a veces. Yo creo que estaban jugando póker. [Música] El Ah, les decía que lo último que que me parece muy interesante es esta opción que hay de utilizar los proyectos. Yo todos los trabajos que hago, lo primero que hago es abrir un proyecto por dos razones. Una, los vinculo a Git. Ya, normalmente trabajo con más gente, entonces lo que estoy trabajando lo mando al Git y al GitHub, perdón, eh
(1:01:03) utilizando un comando que se llama Git, que te permite trabajar colaborativamente con otra gente. De esta forma uno lo lo que uno trabaja, eh, le dice, «Esto es nuevo.» se manda GitHub, que es un servidor eh especialmente diseñado para eh trabajar en y compartir archivos con otra gente cuando uno está desarrollando código, ¿ya? Y lo saca de ahí. Incluso cuando trabajo solo lo utilizo porque va haciendo un control de versiones que es
(1:01:37) muy útil. Eh, cuando hice mi tesis de doctorado me salvó muchas veces porque iba era un código en C muy grande que tenía que ir probando cosas nuevas y es muy común que cuando uno está haciendo eso, el código se termine rompiendo. Uno no sabe qué es lo que pasa. Uno dice, «Ah, esta es la última versión que funcionaba, vuelve a eso y el resto eh se se elimina, ¿no es cierto?» Ahora, uno en estricto rigor podría hacer eso
(1:02:06) si es que es muy organizado, muy ordenado e en el computador poniendo versión uno, versión 2, versión tres, pero después les puedo mostrar una una figura que estoy seguro que les va a representar a muchos de ustedes, en el cual eso en la práctica no funciona. En este caso, con Git GitHub uno puede tener este control de versión y te permite ir y y viajar en el tiempo hacia atrás.
(1:02:23) Entonces, uno puede venir aquí y crear un nuevo proyecto. No me interesa guardar esto que estábamos haciendo. Y tiene diferentes opciones. Crear un nuevo directorio simplemente en en nuestro eh sistema local o utilizar con versión de control de con el sistema de versión de de control de versiones eh, que es el Git. Y aquí te da la opción Git. GitHub. Eso es algo que que no da para hoy día. Vamos a hacer simplemente New Directory, eh, vamos a hacer un proyecto nuevo y le vamos a decir que lo guarde
(1:03:02) en eh en Cornejo en mis documentos, ahí donde estaba el la carpeta del póker de mis niños y eh le voy a decir que se llame test. Tenemos aquí la opción de crearlo como un repositorio Git. Git de nuevo, no necesariamente uno tiene que trabajar con GitHub, eh, y te va haciendo el control de versiones en un en un sistema local. No queremos hacer eso, eh, y vamos a crear el proyecto.
(1:03:26) Y fíjense que cuando pasó esto, me cambió las carpetas a este lugar. Ahora estamos dentro de home document test, que fue lo que yo creé. Y cuál es la ventaja de esto es que cuando uno trabaja con estos proyectos, ahora todos los los PAT, todos los directorios están relacionados a donde uno creyó, creó este proyecto. Entonces, si yo ahora necesito a eh leer datos o cargar información o etcétera, va a estar relacionado a esto.
(1:04:02) Entonces uno no necesita eh si vamos a hacer un datos eh read read si es v file eso quiere decir que estoy en este directorio y si uno ponemos si ponemos datos ahí creo que tenía unos datos que dejé estos datos Los vamos a copiar y los vamos a poner aquí en eh document test. Listo. Entonces ahora debería ahí pasó que hice un Ah, me equivoqué. No, no copié los los datos. Ahí está. Entonces, ahora sí me va a mostrar esos datos.
(1:05:10) Entonces, le digo aquí, quiero leer estos datos temp.csv y si yo ejecuto eso, los va a cargar. Fíjense que ahora tenemos eh mandó esto aquí a la consola, perdón, a la al sí, a la consola. Aquí en la historia nos puso estos datos y el ambiente están los datos. Si yo le hago clic aquí, me va a mostrar qué fue lo que acabo de cargar. Ahora, les decía que esto, lo interesante de esto es que eh está utilizando como referencia al
(1:05:55) punto de partida esta carpeta. Cuando uno no trabaja con esto, uno le tiene que decir, eh, habría tenido que poner la siguiente la siguiente dirección para leer los datos. Entonces, eh, eso es home allow com luego, ¿por qué no me deja home documents? No quiere, pero pues si no con eso que me da el home después aquí tendría que haber ido a documents y dentro de document habría tenido que entrar a test y ahí habría encontrado mis datos.
(1:06:33) se fijan que es mucho más fácil hacer eso que hacer esto. Y cuando uno empieza ya a utilizar muchos archivos, muchas funciones, perdón, muchos eh datos, e esto se empieza a ser bastante más complicado. Ya aquí todos estos datos quedan eh perdón, todos los pad quedan referenciados a donde quedó donde se guardó esto. Esa es la ventaja. Ahora, claro, cuando estamos trabajando con un solo archivo no es muy importante, no es un gran problema, pero fíjense lo que voy a
(1:07:13) hacer ahora. Miren esto, esto les voy a mostrar parte de mi trabajo diario. Eh, esto es lo que les estaba mostrando. Yo estoy trabajando ahora en un informe. Eh, les voy a mostrar la clase de Arm Down que hace algún tiempo generé. Armard Down es lo que les estoy mostrando en parte aquí. Fíjense que yo lo único que hice fue venir, hacer clic ahí y me muestran todos estos archivos que están asociados a este trabajo.
(1:07:37) Eh, ahora están todos mis documentos de Armar Down. Puedo abrir ese, eh, me lo va a mostrar aquí, etcétera. Ya. Ah, pero ahora ya no voy a seguir trabajando en este en este en este proyecto se le llama. Mire, me voy a cambiar a el a este proyecto de Cernapesca. Me cambio ahí, se cierra lo que estaba, me abre uno nuevo, me muestra cuál eran los archivos que tenía abiertos, me muestra aquí los archivos eh que están asociados a este proyecto, aquí están los datos que fui
(1:08:14) generando este proyecto. Puedo venir y hacer un render de este trabajo. Eh, fíjense que ahí lo está cargando. Debería mostrar eh el documento final en en un rato, si es que ah, no, esto se va a demorar mucho. Entonces, esto permite, como les explicaba, ir cambiándose de proyecto a a proyecto y eh de una forma muy simple, con todos los datos referenciados, eh se cambia de carpeta.
(1:08:40) Fíjense, ahora tengo unos directorios ahí que son un poco eh un poco más largos. Tengo todos mis datos aquí, todos mis archivos aquí. Si si voy ahora aquí a hacia atrás debería mostrarme eh la carpeta donde están los datos. No sé qué pasa por qué está tan lento. Ahí está. Voy aquí entro a data. debería mostrarme todos los datos que están asociados con con este trabajo. Y yo creo que con eso eh esto es algo que yo de verdad les recomiendo que exploren porque permite,
(1:09:30) como les digo, cambiarse de trabajo en trabajo, de proyecto en proyecto, cuando uno está haciendo muchas cosas al mismo tiempo. la mejor forma de básicamente capsular el trabajo, poder abrir y cerrarlo, abrir y cerrar y todo queda eh ahí en un solo espacio autoconenido y yo sé que fue mucho. La idea es que puedan tener con esto les permita ir explorando R Studio, ir explorando estas diferentes cosas, explorando
(1:10:07) el estas diferentes opciones como el Armar Down versus el script. Si alguien está interesado puede solicitarlo y yo les puedo compartir el la clase esa de Armard Down que les mencioné que tenía eh que la tengo pública para descargar desde GitHub. Les puedo compartir el link con todo gusto. Y eh ahora voy a poner atención en en Discord y si hay alguna pregunta puedo responderlas ahí mientras eh Héctor eh empieza a a su
(1:10:39) sección de la clase. Muchas gracias. Espero les haya sido útil. Bueno, gracias Jorge este puedes dejar de compartir porfa para que Bueno, pues muy interesante toda la explicación que nos dio Jorge ahorita aquí de esto. Yo lo que voy a tratar de hacer en este momento pues es digamos como que ya más hablar de de código, ¿no? Eh, primero quiero que noten una cosa.
(1:11:17) Eh, vean como el arreglo que yo tengo aquí en el R Studio es un poquito diferente que el que tenía que tenía Jorge. No sé si se ve de buen tamaño o le aumenta un poquito. A ver, ¿alguien me puede decir si lo ven de buen tamaño? Bueno, bueno, voy a suponer que no. Héctor, se ve la letra un poco chica, pero se se lee. Bueno, voy a voy a subirlo un poquito. No me gusta aumentarlo mucho porque luego ya no veo yo todo lo que quiero mostrar. Pero bueno, gracias, Jorge.
(1:11:57) Quería comentar entonces que si ustedes notan aquí el arreglo que tengo yo de las ventanas es un poquito diferente que el que Jorge mostraba hace un momento. Eso es, por supuesto, configurable. Si ustedes van a a su menú, acá arriba dice tools y después tienen hasta abajo donde dice global options, ustedes pueden aquí en donde dice paint layout configurar qué es lo que quieren en cada cosa.
(1:12:30) En mi caso, por ejemplo, yo el historial o el histórico de comandos lo uso poco, entonces lo pongo del lado izquierdo abajo, solamente ese solito ahí arriba pongo el script que es source, a la derecha arriba está la consola y todo lo demás lo tengo en la ventana de abajo a la derecha. Entonces ustedes pueden aquí marcar, por ejemplo, si dijeran, «Ah, pues yo quiero que el ambiente esté del lado izquierdo, pues le dan click y se desmarca del otro lado, ¿verdad? Entonces, bueno, lo voy a dejar como lo tengo.
(1:13:01) Eh, y por eso es este arreglo que yo eh tengo en este momento, es el como yo prefiero tener, digamos, mi sesión. Les decía, el el histórico no lo uso mucho, pero sé que está ahí. Si lo llego a necesitar, pues ahí está, ¿no? Pero si no, pues lo voy a minimizar. Otra cosa que yo les recomiendo configurar cuando trabajan con esto es eh lo siguiente. En el caso de las sesiones de trabajo, todo lo que se va creando en el ambiente de trabajo, eh que en inglés se
(1:13:38) le conoce como workspace, digamos que por defecto les pregunta cuando ustedes salen de una sesión si lo quieren guardar o no. Eso puede ser conveniente, pero no siempre es necesario. Entonces, yo prefiero hacerlo, digamos, de manera eh consciente, ¿no? Voy a guardar mi workspace. Ah, pues entonces lo hago manualmente y no dejo que estudi tome esas decisiones por mí.
(1:13:58) Entonces, lo que voy a hacer aquí en en la en la misma pestaña, eh, perdón, en la misma en el mismo menú de Tools Global Options, donde dice general, voy a desmarcar la casillita porque esta está por defecto marcada, la de la de restore o restaurar el archivo R data en el Workspace. Ese R data es un archivo en el que se guardan todos los objetos que ustedes crearon en la sesión, todo lo que lo que mostraba ahorita Jorge, ¿no? El objeto A, el B, el C, etcétera.
(1:14:30) Todo todo eso quedaría guardado ahí y cuando lo abren, automáticamente lo carga si es que esta opción se queda marcada. Entonces, yo recomiendo no tenerlo activado. Y en el otro caso, eh, que no guarde al salirse de la sesión el ambiente de trabajo, ¿no? Yo lo tengo ahí en en never. Les repito, si lo quiero hacer, lo hago pues de manera manual, ¿no? El inconveniente de dejarlo así automático es que al archivo que crea no le pone nombre, solamente tiene extensión.
(1:15:09) es un archivo como tal, aparece ahí punto r data y eso pues no necesariamente nos vamos a acordar qué es lo que tiene ahí guardado, ¿no? Entonces mejor le ponemos un nombre, ¿no? Esto digamos que era la forma de trabajar anterior al a la existencia de los proyectos que también Jorge mencionaba ahorita, que sí son mucho más convenientes, porque ahí queda todo englobado con un en una ubicación específica, con un nombre en particular y pues bien fácil encontrar las cosas.
(1:15:37) Eh, ¿qué otras cosas configuro yo por acá? en código, por ejemplo, tengo marcada la casillita esta que dice soft grab source file. Esta esta casillita que estoy marcando y desmarcando ahorita para que vean en dónde estoy. sirve porque si ustedes tienen una línea de comentario o de código que es muy larga, si ustedes cambian la extensión de de esta ventana, voy a voy a hacer por ejemplo aquí algo, voy a poner ROR para seguir más o menos con los ejemplos que traía trabajando Jorge, ¿no? Voy a pedirle 10,000 datos con una media de 25 y una
(1:16:29) desviación de 10. ¿Se fijan como dependiendo del tamaño que yo tenga aquí mi ventana del script como que lo hace como si fuera otro renglón, pero en realidad no es otro renglón, ¿verdad? Lo que estoy haciendo ahorita sí es nuevos renglones y lo puedo saber porque están numerados. El primero es uno solo, pero me lo está, digamos, llevando hacia abajo para que yo lo pueda leer.
(1:16:59) Y esa casillita que les mostré hace un momento no estuviera marcada, la voy a quitar y yo reduzco mucho mi ventana, pues no lo veo, no está ahí oculto. Entonces, bueno, es una manera conveniente, digamos, de tener eso ahí. Y pues para terminar, ¿qué más por acá en configuración? [Música] En lo que hice ahorita para que ustedes pudieran ver mejor, pues es aquí cambiar el zoom. Puedo cambiar eh en lugar de que se vea así todo blanco, pues le puedo pedir un tema con otro contraste de colores.
(1:17:38) En fin, no hay es personalizable de de muchas formas esto de aquí. Bueno, eso es en cuanto a algo que quería comentarles aquí de de de cómo es que yo uso el el R Studio, ¿no? Eh, en el material que se les eh que ustedes tienen disponible, ahí están viendo, ¿verdad?, del del la página de del Interconecta del Ocean Hwick. Eh, hay material de estudio. Me voy a ir un poquito para allá a esa parte.
(1:18:11) Los tutoriales y materiales están aquí, que es lo que ustedes van a, digamos, por su cuenta estar revisando. Eh, no sé si ya lo empezaron a hacer o pueden hacerlo eh, pues este en estos días porque pues todavía la semana que entra pues vamos ahí a tener dudas que tengan. Eh, entonces, en particular, en el caso del R, eh, hay un tutorial con eh varias eh cosas que no no voy a profundizar ahorita en ella, pero bueno, parte de lo la sintaxis más básica está en estos tutoriales. Les recomiendo mucho que lo vean.
(1:18:54) Eh, pero bueno, lo comento porque ahorita pues voy a tratar de de retomar algunas cosas que se quedan cortas en este tutorial o que no no incluimos, eh, pero con la intención de que ustedes ahorita me interrumpan si tienen alguna duda, tratemos de hacerlo un poquito más interactiva esta parte. Entonces, eh pues levantan su mano o ahí en el Discord ponen un comentario y pues trataré yo de irlo respondiendo, ¿no? Eh
(1:19:20) ya ahorita Jorge nos mostraba, por ejemplo, cómo realizar algunas operaciones aritméticas eh básicas. Eh no entraré más en esa parte, pero sí me gustaría, por ejemplo, comentar muy brevemente la sección esta que son los objetos en R. Ya estuvo Jorge hablando de cómo crear cosas que, bueno, aquí no las he mandado, ¿verdad? Vamos a mandarlas para que aparezcan de este lado. Eh, y bueno, lo que aparece aquí en el ambiente como tal son objetos y en R
(1:19:58) todo, todo, todo, todos son objetos, los eh las cosas que yo importo, los vectores que voy creando, las matrices. Y entonces es bien importante poder saber de qué tipo de objeto se trata. Entonces, eh algo que está explicado en en estos en este material de autoestudio es justamente lo que tiene que ver con la creación de los objetos más básicos, que pues son los vectores, ¿no? Si yo quisiera rápidamente tomar esa parte, déjenme aquí
(1:20:37) eh ponerlo, ¿no? Entonces podría tener yo y lo voy a hacer como script, ¿no? Para simplificar mucho esta parte, ¿no? Eh, yo podría hablar entonces de vectores y matrices. Entonces, un vector como cualquiera de los que Jorge nos mostró hace un momento, ¿no? Voy a hacer aquí una secuencia de números y digamos si me interesa ahora crear una matriz.
(1:21:12) Algo que también me parece bien importante es que eh el R Studio incorpora una función de autocompletado de comandos. Aquí estoy empezando a escribir el nombre de una función que yo ya conozco que se llama Matrix. Pongo las primeras letras. Ahí me aparece arriba, miren, ya ya lo veo ahí. Y si presiono la tecla del tabulador de mi teclado, me da las opciones de cosas que yo puedo poner ahí, ¿no? Entonces, en este caso, pues ya sé que busco la función matrix, ¿no? Y me está ayudando mucho, fíjense aquí con la sintaxis de
(1:21:44) de qué es lo que requiere esta función, ¿no? Entonces, me dice, por ejemplo, ah, bueno, lo que tienes que decirle tú aquí es qué datos le vas a poner a la matriz. Bueno, pues voy a hacer números aleatorios. Vamos a decir a crear una matriz de 10* 10, ¿no? Eh, vamos a decir una media de 150 y una desviación de 25. Okay. ¿Qué más requiero decirle yo en la matriz? Ah, pues necesito decirle cuántos renglones y cuántas columnas.
(1:22:09) Bueno, voy a decirle que 10, ¿no? Si ya le si yo defino un número de renglones, pues ya automáticamente queda definido también el número de columnas, ¿verdad? Entonces, si yo quiero ver lo que acabo de crear, pues ahí está, ¿no? La estructura que que esto tendría. Eh, pero les decía, es importante que nosotros entonces veamos qué tipo de objeto tenemos y eso lo hacemos con la función clase. Entonces, si le pregunto, a ver, ¿cuál es la clase del objeto A? Me dice, «Ah, pues son
(1:22:47) enteros, ¿no? Tiene enteros.» De alguna manera lo puedo ver aquí en environment, ¿verdad? Eh, aquí me está indicando, ¿no?, que a dice int de integer son 10 valores y ahí están sus una muestra, digamos. Bueno, en este caso todos, en el caso de la matriz, por ejemplo, no me muestra todos, ¿verdad? Aquí en environment aparecen esos tres puntitos porque pues ya lo demás no no tiene caso mostrármelo ahí.
(1:23:14) Pero entonces yo le pregunto, ¿cuál es la clase de M? y ya me dice, «Ah, pues mira, tiene dos clases, una es matrix y la otra es array.» El array o el arreglo e es una matriz nada más que puede tener más de dos dimensiones, ¿no? Puede tener tres, cuatro, las que ustedes quieran, ¿no? Eh, un ejemplo muy simple de entender, creo yo, sería, si ustedes importan, vamos a decir, datos de temperatura superficial del mar, satelitales, ¿no? Eh, imagínense que extraen para una región geográfica
(1:23:50) determinada. Entonces, van a tener en los eh en la primera dimensión de esta matriz las latitudes, en la segunda serían las longitudes y una tercera dimensión posible sería, vamos a decir, el mes, ¿no? Tienen los promedios para enero, otra rebanada sería febrero, marzo, abril, etcétera. Entonces, ya sería un arreglo de tres dimensiones.
(1:24:15) ¿Okay? Entonces, bien importante checar la clase de los objetos, porque eso determina para muchas funciones lo que podemos hacer con ellos. Eh, una característica que comparten vectores y matrices es que solamente pueden contener datos de un mismo tipo. Es decir, yo no podría generar un vector y querer ponerle números y después ponerle una letra, ¿no? Por ejemplo, ahí. Fíjense cómo no me marca error, pero vean la salida que me está dando. Déjenme limpiar un segundito y voy a volver a mandar B.
(1:24:52) ¿Se fijan cómo aparecen comillitas ahí? Bueno, eso es porque yo le metí una letra a la en el momento de la creación de ese de ese vector y como no es compatible diferente tipo de datos, todo lo convierte a texto. Entonces, ya no puedo yo hacer operaciones con este vector porque el un, el 5 y el 8 ya no son entendidos como números, son entendidos como carácteres. Entonces, bien importante, vectores y matrices. Voy a poner una notita aquí. Esto pues si ustedes quieren irnos siguiendo ahí en su en su compu, pues sería bueno,
(1:25:36) ¿no? Entonces solo pueden tener datos de un mismo tipo, ¿no? Entonces digamos que algo más eh coherente hubiera sido aquí pues crear un un vector. Lo voy a cambiar de nombre acá porque pues ya no tiene caso, ¿no? este vector letra, por ejemplo, así ya tendría más más sentido, ¿no? Tener, voy a quitar esto acá vector de letras. Y fíjense ahora como si le preguntamos, a ver, ¿cuál es la clase de ese? Pues ya me dice, no, no me dice específicamente vector, pero me
(1:26:22) dice carácter, ¿no? O sea, yo sé que es un vector que tiene letras a diferencia del otro que tenía enteros. lo mismo para las matrices. Y el otro tipo, digamos, sería el vector lógico, ¿no? En el caso, por ejemplo, de A, si yo creo un nuevo vector, vamos a llamar, ups, perdón, perdón, perdón, me salí de la del bloqueé la pantalla. Eh, y creo un vector e en el que le diga, «A ver, quiero saber si del vector a cuáles son los valores mayores a
(1:27:04) cco, ¿no? Entonces, lo que se crea aquí es un vector de clase lógica, ¿no? Porque lo que contiene es un un marcador, digamos, indicándome los que son los los elementos de este vector que son que cumplen la condición que yo le pregunté, es decir, mayores a cinco y los que son menores a cinco. Un ejemplo de esto que de la utilidad de esto sería, por ejemplo, si tuvieran ustedes de nuevo regresando a las imágenes satelitales y le dicen, «A ver, yo quiero ver solamente los valores que
(1:27:43) están entre la latitud eh digamos entre el Ecuador y la latitud 10 norte. Entonces crean un vector lógico y extraen solamente esas latitudes o los valores de temperatura para esas latitudes, ¿no? Son algunas de las utilidades que puede tener esto. El otro eh no sé si tengan aquí alguna pregunta de de esto. Es muy básico, pero digamos que son los elementos eh más importantes que considero yo para poder entender bien el la utilización del R, ¿no?
(1:28:20) los los eh los objetos más simples que hay. No hay preguntas. El siguiente que les podría platicar muy rápido sería el data frame, ¿no? Un data frame tiene la gracia de que sí puedo yo combinar eh datos de diferente tipo. Voy a voy a crear ahorita rápido un data frame en el que diga digamos este vamos a suponer que yo tengo una base de datos con talla. Me las voy a inventar ahorita.
(1:29:00) Vamos a poner 10 nada más, ¿no? Con media 165. Perdón, esta es la media. Bueno, ahorita aprovecho esto. Yo ya utilicé previamente y Jorge también la usó esta función RORM. ¿Puedo o no poner los nombres de los argumentos siempre y cuando los ponga en el orden en el que la función los espera? Voy a entrar rápidamente a la ayuda de Renor. Vean cómo me dice que lo primero que espera la función R norm es n, o sea, cuántos datos aleatorios quiero.
(1:29:44) Lo siguiente es la media y lo siguiente es la desviación, que por defecto en el caso de la media es cero y la desviación es uno, o sea, es la normalitaria, ¿verdad? Pero entonces yo puedo usar la función sin decirle quién es n, quién es la media y quién es la desación, porque lo estoy poniendo en ese orden. O sea, quiero 10 datos con media 165 y con desación 25, ¿verdad? Los podría poner en otro orden siempre y cuando le diga quién es quién. Okay.
(1:30:16) Entonces, son dos formas de dentro de las funciones de R, cómo voy a referirme a los argumentos. Entonces, bueno, ahí tengo ya mis 10 tallas y pues la siguiente que va a hacer pues es una a pasarlo para abajo para que que pues voy a decirle a repite m de macho cuatro veces y el que sigue repite e siembra seis veces, ¿no? Entonces, vamos a ver qué nos dio. Ponemos aquí datos. Ah, ¿qué me está faltando? Renorm sex. Ah, me falta un
(1:31:33) paréntesis. Noten eh como eh otra de las grandes ventajas que tiene Restudio es que les marca si el código está bien o está mal. No veo por qué ahorita no me lo hace. Me tenía que haber dicho que eso estaba mal. Bueno, no mal en sentido estricto, va. Pero fíjense como yo me pongo aquí en este paréntesis y me está marcando en me resalta, digamos, cuál es el que este cierra a este que abrió acá, este a este y este es el que cierra el la parte de de la variable sexo.
(1:32:04) Y me está faltando uno, pero no sé por qué no me lo pone. Creo que porque no lo he salvado. Déjenme guardarlo. Voy a ponerlo aquí. Aquí en D voyle prueba. A ver, ahora sí, miren, ya v se fijan cómo me brinca por acá esto y me está avisando cuál es mi error, ¿no? Que me falta cerrar un paréntesis, entonces ya lo puedo lo puedo cerrar y listo, ¿no? Ya se se actualiza esa parte.
(1:32:44) Entonces, bueno, ya está mi mi data frame y pueden ustedes ver que estoy yo combinando eh pues ese digamos un vector de talla con letras que representa en este caso pues un eh si es macho o hembra en el caso de un animal, una especie, lo que sea, ¿no? Entonces sí lo puedo, digamos, puedo combinar esas diferentes cosas, eh, pero tiene que ser el objeto adecuado para hacerlo. O sea, yo no podría haber creado esto como una matriz porque todo entonces lo hubiera convertido a caracteres, ¿no? Tanto las
(1:33:23) tallas como como el sexo. Y si yo le pregunto aquí abajito, ¿qué clase es datos? me dice que es un data frame, ¿no? Entonces, repito, esto es relevante. El el conocer, el poder consultar qué tipo de objeto es el que tenemos es sumamente importante porque hay funciones que solamente trabajan con un tipo de objetos, ¿no? Eh, o hacen diferentes cosas dependiendo de qué objeto le estemos pasando.
(1:33:56) Entonces, a veces estamos ahí queriendo obtener un resultado que no nos da, no porque esté mal, sino simplemente porque no estamos pasando el objeto adecuado. Algunas funciones también lo pueden convertir, digamos, al vuelo. Si ustedes le pasan un data frame que tenga puros puros números, por ejemplo, pero es un data frame a una función que requiere una matriz, la misma función lo convierte a matriz en el momento de ejecutar, pero no siempre pasa eso.
(1:34:19) Entonces es bien importante que sepan ustedes cómo poder eh hacer esos cambios, ¿no? Eh, el último objeto que les quiero comentar pues es la lista. La lista puede tener lo que sea, ¿no? Entonces, eh vamos a ponerle aquí eh lo voy a llamar todo. Luego no soy muy eh preciso en la creación de los nombres que elijo, pero bueno, ustedes perdonarán. Supongamos que queremos que crear una lista. El la función se llama list y pues voy a meter ahí cosas de las que ya hice en este momento que tengo en mi en mi
(1:35:09) sesión creadas, ¿no? Yo podría, por ejemplo, meter aquí el data frame, podría meter la matriz, podría meter el vector, ¿no? Aquí como tal. Entonces, vamos a ver qué cara tiene esto, ¿no? Si yo escribo aquí abajo, bueno, en la consola todo. Ahí está. Miren, por un lado tengo este doble corchete con el uno. Me está indicando qué es lo primero que tengo yo ahí, ¿verdad? Que es el data frame. Lo que sigue pues es la matriz.
(1:35:42) Aquí está indicado con este número dos y al final está el vector, ¿no? El el número tres. Yo podría, por ejemplo, haber aquí puesto, pues no sé, voy a ponerle df igual. Aquí le voy a poner m igual y acá le voy a poner a igual. es muy similar a lo que teníamos hace un momento, pero noten que ahora me aparece en lugar de ese número entre corchetes, me aparece el símbolo de dólar y el nombre que yo le puse, que es lo que está antes del signo de igual en en mi línea esta de aquí, la línea 30, ¿verdad? Entonces, esto es conveniente
(1:36:29) porque yo puedo entonces tener acceso a los diferentes elementos de la lista. gracias a ese nombre que le puse, es decir, y yo eh bien, estaba entonces yo hablando de esta lista, ¿no? Y de cómo eh el haberles dado nombre a los diferentes elementos o diferentes objetos que metimos a la lista, podemos usar usarlos. Por ejemplo, ahora yo con ese signo de dólar puedo tener acceso al vector que guarde ahí, ¿no? Vean, solamente extraigo eso.
(1:36:55) O puedo también tener acceso al data frame. Vean cómo estoy aprovechando las funciones de autocompletado aquí del R Studio, ¿no? Para no tener que escribir todo. Y y bueno, esa es una cosa que estoy haciendo ahorita que se conoce como indectado, que es sacar diferentes elementos de un objeto que está ya creado, ¿no? Y lo puedo llevar más allá. Por ejemplo, si yo quisiera extraer de este vector solamente las tallas de, vamos a decir, de los o más
(1:37:38) bien tener las tallas, pero exclusivamente las tallas de eh las hembras. Ah, no es todo, es todo sexo. Le digo aquí igual y le pongo H. Entonces, con eso solamente estoy extrayendo las tallas de los organismos que son hembras, ¿no? Entonces estoy aquí haciendo uso de este indexado a través del de esos corchetes, ¿no? Esos eh estas cosas sí están un poquito explicadas por ahí en el material de autoestudio que le estamos diciendo, pero bueno, yo quería retomar algunas de estas cosas muy rápidamente porque
(1:38:24) digamos que es lo eh lo básico, ¿no?, para poder entender lo demás. Otra cosa que es sumamente importante es pues ya importar eh cosas, ¿no? Porque aquí estamos creando pues digamos objetos al vuelo simplemente con fines ilustrativos, pero si yo quiero ya importar mis propios datos, pues tengo que saber cómo hacerlo. Y para eso algo que yo quiero comentarles es que eh al muy al principio en R lo que yo podía importar eran archivos de texto,
(1:39:04) ¿no? Archivos como el que les voy a mostrar ahorita aquí, ¿no? Este es un un editor de textos que se llama eh Notepad Plus o Notepad Mathmat. Creo que le puedo poner también aquí un poquito de zoom, ¿verdad? Entonces yo puedo abrir aquí un archivo de texto y puedo ver lo que contiene, ¿no? Yo les sugiero que se consigan un buen editor de textos.
(1:39:32) Este es un programa eh de código abierto que ustedes pueden descargar y utilizar sin problema. En el caso de Windows, en Mac, no conozco yo alternativas como esta que vamos, ustedes pueden decir, «Es que yo puedo abrir un archivo de texto pues en el en el bloc de notas, ¿no?, del Windows que es que es este.» Y bueno, no sé si aquí le puedo hacer zoom. Así puedo. Pero bueno, el otro, el que les estoy mostrando por acá, tiene la ventaja de que está el simbolito este como de la letra P, que también tienen
(1:40:08) en el Word. Seguramente lo han visto, que si yo lo presiono me muestra los que se conocen como carácteres o códigos no imprimibles. En particular, yo estoy viendo que aquí lo que separa a las dos columnas, no sé si lo alcancen a ver, es una es una flechita, ¿no? Eso significa que es un tabulador, ¿no? Porque bien podría estar separado por espacios. Voy a hacerlo en los dos primeros nada más. y yo no me daría cuenta.
(1:40:32) Si no pudiera ver esos códigos, no me daría cuenta, ¿no? Entonces es bien importante poder ver ese tipo de cuestiones porque de eso determina cómo lo vamos a importar. Okay, voy a a ilustrar esa parte. Ustedes si tienen algún archivo por ahí a la mano, pueden intentarlo también si quieren. Eh, aquí son solamente dos dos este dos variables, ¿no? Una serie de datos. Eh, la ventaja es que, bueno, yo en este programa acabo de ver que lo que lo separa son tabuladores.
(1:41:04) Entonces, para importar esos datos tendría que usar la función read table, ¿verdad? Y darle el nombre del archivo. Ahorita pues no estoy trabajando, no estoy siguiendo las instrucciones que Jorge nos dio hace rato de tener una carpeta con esos datos. lo voy a hacer en este momento, pues porque sí me parece que es este que es útil, ¿no? Entonces, voy a venir aquí a la a la pestaña de file. Esa es una forma poco ortodoxa de hacerlo, pero bueno, no importa.
(1:41:41) Voy a files, a los tres puntitos y me voy a ir a mi disco D y me voy a hacer una carpeta ahorita en este momento que le voy a llamar este aula invertida. Le voy a poner un guion también para encontrarlo porque me la va a dejar hasta arriba. Héctor, perdona, preguntaban en el Discord, Pablo Hernández, ¿cuál es el nombre del editor de textos? Ah, se los voy a escribir aquí. Se llama Notepath+. Ese es el nombre, ¿no?, del editor gratuito. En el caso de Windows, en Mac, pues tendrían que buscar alguna otra alternativa. Entonces, bueno, ya estoy ahí yo en la carpeta doble invertida.
(1:42:27) Voy a pasar una serie de archivos que ya tengo yo preparados por acá a esa carpeta que acabo de crear. Okay. Y el que voy ahorita a procesar es el ese que les acabo de mostrar, ¿no? El archivo 00 TXT. Entonces, bueno, ya fíjense como tengo yo mi carpeta aquí que dice de aula in. Puedo venir aquí donde dice more al engrane y le digo set as working directly. Entonces me pone este comando por acá que yo podría si quiero pues ponerlo acá, ¿no? En mi pasarlo a mi script para que ya no tenga que hacerlo de esta manera la siguiente
(1:43:15) vez y ya solamente con ejecutar la línea no importa en qué en qué carpeta está. Déjenme hacer un cambio acá. Voy a me voy a ir a cualquier otro lado. Por ejemplo, vean, estoy desplegando ahí otra cosa y voy a irme a fíjense como aquí arribita después de la versión de del R que yo estoy usando en este momento, está la ruta que en este momento tengo viendo yo con el comando que acabo de de crear hace un momento. Puedo cambiarme de directorio.
(1:43:46) y veo el cambio y la flechita que aparece aquí del lado derecho, si la presiono, me muestra acá abajo en files lo que yo tengo en esa carpeta. Entonces, ya sé que estoy en la carpeta que quiero. Y bien, pues ahora simplemente se trata de darle el nombre del archivo que yo quiero importar, en este caso, archivo 00.txt. Ahora, no puedo importarlo así directamente porque necesito darle otros otros elementos a la función retable. En particular, una es mi archivo.
(1:44:18) Tiene nombres de columnas. Sí, tiene nombres de columnas. Entonces le pongo aquí headerto true. La otra cosa es, ¿qué es lo que separa esas columnas? Ya me fijé que son tabuladores. Eso te indica de esta manera, diagonal t. Okay, entonces de esta manera ya puedo importar yo mi objeto. Déjenme voy a limpiar lo que tenía en la sesión previamente y lo importó de nuevo. Entonces, ya aquí me dice, no es un objeto que se llama DAT, tiene 364 observaciones, dos variables,
(1:45:05) ¿no? Vamos a pedirle que me muestre los primeros valores con head y ahí los tengo, ¿no? Mi nombre de variable y eso. ¿Cómo yo puedo verificar si están bien importados? Pues a mí me gusta mucho hacer Tarí porque con eso me puedo dar cuenta y lo que acabo de importar que parecen números realmente fueron tratados como números. ¿Okay? Imagínense que yo no hubiera indicado esto de que de de qué es lo que separa las columnas. Yo vuelvo a ejecutar esta línea, va a parecer que lo importa.
(1:45:45) V ahí, ahí me parece, pero no lo importó o sí lo hizo bien. Déjenme probar nuevamente porque yo estoy dudando de mí. Voy voy a volver a llamar el sumari. Ay, sí, le importó bien. Eso es un cambio porque por defecto la función r table, por defecto se supone que eh el separador era este que son espacios y este tendría que haber fallado porque, bueno, yo no sé si está de los cambios que está introduciendo el R Studio, pero pues lo importó bien
(1:46:34) extrañamente. Voy a ver si con el segundo archivo que tengo acá lo hace igual de bien. Se los voy a mostrar en este momento. Fíjense aquí. Ah, bueno, no es el el ejemplo que quería mostrar, pero bueno, también sirve. Fíjese como aquí en este archivo de texto tiene acá indicado algo, ¿no? Porque, bueno, pues yo quise saber que de alguna forma o de qué fuente obtuve esos datos.
(1:47:02) Entonces, en el primer renglón y en el segundo renglón tengo cosas que no necesariamente necesito dentro de R y además tengo estos renglones vacíos. Entonces, si yo lo intento importar así este archivo, ah, bueno, me faltó ver si también tenía tabuladores. Ahí están las flechitas con tabuladores. Okay, entonces vamos a poner Bit. El nombre era así, ¿no? Bit. Ahí ya me da un error, ¿no? Me dice la línea uno no tiene cinco elementos. Se está confundiendo, ya no sabe bien qué cosa es esto.
(1:47:45) Entonces yo puedo usar aquí aparte de el step, que ya vi que eran tabuladores, le puedo decir que se brinque. ¿Cuántas líneas? Pues yo quiero que empiece a importar a partir de la línea cinco, ¿no? Entonces que se brinque cuatro líneas. Le ponemos aquí skip 4 y ahora sí no protesta, puedo ver lo que se importó y ahí está. Entonces es la importancia, digamos, de ver qué es lo que contienen los datos que nosotros queremos importar, ¿verdad? Sumamente importante porque uno de los primeros problemas que se tiene cuando empezamos a trabajar en R es que no sabemos cómo vamos a meter
(1:48:31) los datos para poder hacer los análisis gráficos y demás. El otro ejemplo que traigo por aquí, este, no, también son tabuladores. Mm. Ah, sí. A ver, no sé si Bueno, es que si fuera clase interactiva sería mejor. No sé si se alcanzan a ver, pero creo que nada más en México y en Estados Unidos tenemos la costumbre de usar la coma como separador de miles y el punto como separador decimal. Y en Europa y en muchas partes de de América Latina es al revés.
(1:49:13) En este caso, por ejemplo, este archivo está guardado de esa forma, ¿no? No como lo usamos aquí en México, ¿no? En que el sepor decimal es el punto. Aquí es una coma. Entonces, yo para poder importar este archivo necesito también indicarle eso. Ahí no hay nada de skip ni nada, ¿no? Entonces voy a poner por acá sería el dat 01 y para consistencia le voy a poner acá el no.
(1:49:46) Entonces, este, el 01, yo acabo de ver en este momento también tiene nombres de variables, también su separador son eh los tabuladores. Aquí no necesito brincarme nada, pero sí necesito decirle que el separador decimal es la coma, porque lo voy a lo voy a hacer antes, ¿no? A ver, importo ahí el dat 01 y lo veo. Entonces, ¿ven qué raro se ve. Si yo le digo, «Dame el sumari de eso.» Vean, para él todo, todo, todo son letras, son carácteres, no hay temperaturas, no hay nada, porque eh el
(1:50:38) como mi computadora está configurada a reconocer el punto como separador decimal y la coma como separador de miles, eso lo interpreta como carácteres y ya no puedo hacer nada. Entonces necesito indicarle eso, que el separador decimal en este ejemplo es la coma. Y entonces ahora sí le doy sumarí. Vean la diferencia, ¿no? Ya puedo reconocer o darme cuenta que las tres columnas Temp, min, temp, max y temprom son tratadas como números.
(1:51:09) Y pues si lo vemos también ya se ve normal, ¿no? Como como debería. Entonces es bien importante porque pues ustedes tal vez trabajen con personas en otros lugares del mundo que no necesariamente siguen las mismas convenciones que ustedes y tienen que inspeccionar sus archivos antes de poderlos leer, ¿no? Entonces bien importante también checar eso. El otro ejemplo que les puedo mostrar es un archivo CSB que es separado por comas, que para el mundo de Windows, no sé si será igual en Mac.
(1:51:46) Si ustedes lo ven en el en el navegador, bueno, el explorador de archivos, les pone el iconito como que es un archivo de Excel. De hecho, si yo le doy doble clic, el que lo va a abrir ahorita es Excel, pero no es un archivo Excel. Ese también es un archivo al yo lo voy a jalar ahorita aquí y abrir en mi en mi Notepad. Vean aquí lo que está pasando es que en el caso, digamos, de un archivo de separado por comas, justamente, ¿no?, que lo que separa cada columna de datos es una
(1:52:26) coma. Ojo ahí con las posibles confusiones, ¿no? Por el que lo lo que mencionaba hace ratito del separador decimal. Y en este caso estoy hablando del separador entre columnas, ¿no? Pero bueno, eso es un formato también muy conocido. El hecho de que el Excel lo reclame como propio, pues es porque sigue estas convenciones, ¿no?, de que las columnas van a estar separadas por comas.
(1:52:45) Y entonces yo podría importarlo también con la función R table, pero de igual forma tengo una función ya dedicada que se llama read cs en la que no necesito decirle nada de eso. No es el archivo03.csb. con solamente decirle el nombre lo va a importar bien porque ese archivo ya se espera que tenga nombres de variables y se espera que las columnas o las variables estén separadas por una coma.
(1:53:29) Entonces, ya no necesito hacerlo, pero yo podría haberlo hecho exactamente igual como los casos anteriores, retable e indicar lo que acabo de mencionar y hubiera funcionado igual, ¿no? Pero bueno, pues aquí me ahorro mucho al manejarlo de esa forma. Esta es una buena opción o era prácticamente la única opción que había antes cuando yo quería importar datos que me habían pasado en Excel. Eh, que por cierto, déjenme por aquí tenía un enlace que les quería compartir.
(1:54:00) Si están interesados en verlo después, voy a ponérselos acá arriba, ¿no? Ah, bueno, no, yo creo que mejor se los pongo en el Discord, ¿no? Para que lo tengan allí a la mano. Es un video de pues alguien está dando una clase y que dice que eh el Excel es malvado, ¿no? y por qué no debería tener lugar en la investigación científica. Luego lo ven, pero entre algunas de las cosas importantes a destacar eh pues es que nos dificulta la reproducibilidad de los análisis, ¿no?
(1:54:39) Pero bueno, para el caso que nos ocupa ahorita, pues no, difícilmente tenemos escape porque muchos de los datos que se generan en investigación se guardan en archivos Excel. No es que esté prohibido y que esté mal, se puede hacer, pero nada más que hay que hacerlo con cuidado, ¿no? Eh, entonces para poder importar esos datos, una de las opciones anteriormente era que pues yo abría mi Excel con un archivo como este. Vamos a ponerle un poquito de zoom.
(1:55:04) son los mismos datos e que estoy manejando realmente eh y entonces guardarlo como CSB, ¿no? Decirle guardar como y aquí en las opciones pedirle guárdamelo como archivo CSB. Y una vez hecho eso, lo podíar como les mostré hace un momento. Pero bueno, pues ya han creado otros usuarios paquetes que permiten leer directamente los archivos de Excel. Eh, ya después lo verán si ustedes se interesan en ver el video ese que les pegué ahí en el enlace en el Discord,
(1:55:46) que alguno de los problemas que se tienen es que usualmente cuando tenemos archivos de Excel, yo ni siquiera sé hacer gráficas aquí, déjenme ver si lo puedo intentar una gráfica. Este, no sé si me va a salir, eh, porque yo realmente el Excel no lo uso. Déjenme intentarlo. Ay, no, no me va a salir. ¿Qué creen que no? Eh, o si agarro estas dosar. Ahí está. Bueno, digamos a que gracias a que es muy fácil, aunque para mí no, ya lo vieron, hacer gráficas, a veces combinamos, ¿no?, el tener los datos con
(1:56:39) el gráfico ahí y esto nos causa problemas cuando queremos importar. Entonces, así como en el en el otro programita les mostré cómo es conveniente revisar qué es lo que tenemos ahí en el en el archivo, a borrar esta. Eh, también en el caso de Excel, traten de no hacer esto si es que lo van a importar en R y a y a meter esos datos, ¿no? Eh, no no meter fórmulas, en fin, todas las cosas que Excel nos deja hacer y que hace bien.
(1:57:06) Eh, tener cuidado, ¿no?, de que cuando yo voy a importar datos procure no tener en la página que voy a importar cosas así. Entonces, no lo voy a salvar, solamente quería mostrar esa parte, ¿no? Eh, que bueno, pues yo yo puedo leer ahora ese archivo directamente gracias a un paquete que se llama read Excel, ¿no? En caso de que no lo tengan, eso no lo comentó Jorge hace un momento, lo pueden instalar.
(1:57:40) Probablemente ya muchos de ustedes sepan hacerlo, pero aquí en la pestañita de packages yo puedo instalar paquetes, ¿no? Ahí viene el botón de install y escribo el nombre. Miren, ahí me aparece ya read Excel, ¿no? Y de esa forma le doy instalar y ya lo lo instala, ¿no? No lo voy a hacer ahorita, yo ya lo tengo, pero para usarlo pues si necesito cargar el paquete en la sesión porque yo, por ejemplo, ya sé ahorita que para leer un archivo de Excel otra vez, perdón, es que estoy usando un teclado nuevo y me equivoco con una
(1:58:30) línea. Bien, yo ya sé que para importar un archivo de Excel utilizo la función read Excel, pero déjen ver un momento porque vi que me la autocompletó y no sé si ya está cargado y lo que yo quiero es que falle. Bueno, yo sé que el archivo importar ahora se llama archivo04.ls. XLS. Esta función read Excel puede leer el formato viejito del Excel, que es el XLS, o el nuevo que es el XLSX, ¿no? Ah, ahí está. Justamente, vean el error que me dice.
(1:59:08) No puedo encontrar la función read Excel. Bueno, eso es porque para poder utilizar la función yo necesito cargar el paquete que la contiene y eso es lo que hace la función library. Entonces de ahí viene la confusión de que le quieran llamar librerías, ¿no? Pero para empezar library debería ser traducción de biblioteca. Entonces, lo que hace la función library es ir a la biblioteca de paquetes de R y cargar el paquete que le
(1:59:37) estamos pidiendo, ¿no? Entonces, una vez que yo cargo mi paquete, ahora sí puedo usar la función sin problema, ¿no? Y noten aquí también que no tuve que decirle nada. En particular, este archivo que que les mostré no tiene más que una hoja. Ah, no, no es cierto. Tiene dos, perdón, tiene dos hojas, dos pestañas acá abajo, vean. No, entonces yo puedo cambiar de hoja y decirle, «Bueno, quiero leer la segunda y para esto nada más le pongo
(2:00:07) aquí sheet y le pongo dos, ¿no? Con eso leo la segunda hoja. Voy a hacer un sumarí. Bueno, vamos a ponerla aquí a le voy a dejar aquí uno y aquí le voy a poner B. Esta va a ser la dos, ¿no? Entonces para ver que si son cosas diferentes, ¿no? Entonces Sumari de edad 04A y el sumari de 204B, pues es diferente, ¿no? Tiene datos distintos. Entonces la forma de leer directamente de archivos de Excel. Eh, esto yo creo que es de lo pues de lo más útil cuando uno está empezando a
(2:00:50) trabajar el cómo poder estar eh eh teniendo acceso a los diferentes puentes de datos que nos pasen. Por aquí veo la pregunta de Andrea que dice, «Si una hoja te hubiera encabezado, ¿se le puede quitar?» Creo que sí. Vamos a hacer la prueba, ¿no? En la segunda hoja le voy a poner aquí eh eh datos de captura por trimestre. Bueno, me equivoqué, pero no importa. Trimest. Y voy a ponerle pues no sé, un par de renglones más. Me estoy brincando mal. No neces estaría brincarme cuatro.
(2:01:40) Voy a ver. Eh, no, no sé. Creo que sí, pero ah, miren, ya me está pidiendo guardarlo en el formato nuevo. Le voy a decir que sí. Pues ya va a tener extensión XLS, ¿no? XLSX. Vamos a quitársela. Guardar. Ahí está. Voy a cambiar de archivo, eh, porque ya es uno diferente. Voy a ponerle C, aunque estamos hablando de la segunda hoja todavía, pero ahora es un archivo XLSX. Y voy a ver si me funciona el skip. Parece que sí.
(2:02:12) Miren, voy a decir bríncate cuatro. Bueno, voy a dejarlo ahorita en dos para producir un error, ¿no? A ver, pues, ¿qué creen que le vale gorro? Y de todas maneras se lo hace en sentido escrito tendría que haber sido con el cuatro, ¿no? Porque es en la Sí, es en la segunda hoja que le puse y necesitaría que se brincara esas cuatro líneas. Vean, también voy a hacer un cambio aquí. Dice B- B 1973.
(2:02:45) Eso significa que yo también puedo llamarlo con el nombre que tiene la hoja. Así. Pues sí funciona con el A ver, ahí sí me da. Ah, ah, es 163, perdón. Aquí sí hay un problema, parece ser. Lo curioso es que hace ratito le puse skip 2. Miren, ahí sí está está importando esos renglones que tienen otras cosas que nada que ver, ¿no? Entonces sí necesito poner el skip. Lo que me llamó la atención es que le puse dos y pareció funcionar. Pues sí, aunque en sentido estricto tendría que haber sido cuatro, ¿no? La lógica
(2:03:46) nos indica que tendría que haber sido cuatro porque son cuatro los renglones que están ahí vacíos. Entonces, sí se puede. Pues bueno, eh digamos que esto es lo seguramente el tipo de de archivos con los que más ustedes van a tener eh interacción, ¿no? Con los archivos de Excel, con los archivos de de texto, los CSB. Eh, hay otros todavía eh que vienen otros de otros programas estadísticos. Yo en particular no los he usado, pero sí sí se pueden importar datos de stata,
(2:04:19) etcétera, ¿no? Y el otro formato también importante pues es el de bases de datos, ¿no? De acces o o bases SQL similares. Pero bueno, como eso no es tan común, pues no de eso no les traigo un ejemplo, ¿no? Pero básicamente es lo que lo más [Música] utilizado. Bueno, pues eso es en cuanto a la importación de archivos. Déjenme ver qué más tendríamos por acá en esto. Ah, digo, realmente podría yo extenderme aquí muchísimo, ¿no?, en en términos de
(2:05:08) ilustrar diferentes cosas. Yo creo que lo básico pues tanto con con lo que explijo Jorge ahorita en cómo utilizar el el R estudio, la gran ventaja que tiene eh cómo pasamos de un de un formato muy básico como este que yo les mostré ahorita, en el cual pues ya no puse comentarios, pero pues hubiera sido bueno, ¿no? Este eh llenar esto de comentarios para que sepamos qué es lo que estamos haciendo, ¿no? de porque pues siempre se nos olvida
(2:05:41) después ya de un tiempo. Si no no sé por qué hice eso o qué significa el deck, qué significa el skip, todo eso pues tiene uno que irlo aprendiendo sobre la marcha. Eh, pero recuerden también que ustedes pueden pedir la ayuda de una función, por ejemplo, está retable. Si quieres saber todo lo que hace en el mundo de Windows, yo presiono la la tecla F1 después de haber seleccionado la función y me lleva directamente aquí a la a la ayuda de esa función y me va a explicar
(2:06:16) todos los argumentos que esa función puede puede definir para hacer diferentes cosas, ¿no? Eh, vean ustedes van a van a encontrar que hay muchísimas opciones para poder personalizar la manera en la que están importando cosas. Hay otras formas de hacerlo. Eh, desde acá en dónde estás, en este, ¿no?, que dice import dataset, que también lo pueden hacer a partir, miren, aquí también me dice importar de Excel y me va a ir una ventana, me va a decir, «Ah, pues a ver
(2:06:51) qué archivo quieres, ya se lo selecciono. Este me da un preview ahí de lo que tiene, ¿no? mi archivo, le digo que sí y cómo le va a poner acá dentro, en fin, varias cosas. Y me va poniendo el código, ¿no?, que que utilizó para para importarlo, eh, si va a brincarse o no va a brincarse renglones, ¿no? ¿Qué hoja va a importar? Esto pues es es útil. Miren, aquí estoy viendo que sí necesito el skip.
(2:07:17) Si le pongo dos, ¿qué pasa? Yo estoy iniciando ahí porque me molesta que funcione cuando yo sé que no debería y solamente le pongo dos porque para mí tiene que ser cuatro, ¿no? Pero bueno, también lo pueden hacer ustedes desde aquí. Eh, este código evidentemente lo pueden ustedes copiar y pegar en su script para que lo tengan y no tener que hacerlo a través de esta de esta ventana que puede ser útil si van a importar un archivo, pero si es algo que están haciendo de manera repetitiva o con muchos archivos
(2:07:55) a la vez, no hay mejor forma que tenerlo en su script como acá, ¿no? Entonces, siempre es bueno el conocer a detalle qué es lo que hacen las funciones. Red table, read CSB y en este caso pues read Excel, ¿no? Que que son las que más en las que más se utilizan. Este, ¿qué más podría comentarles? Ya eh no no quisiera extenderme mucho. Realmente me gustaría que revisaran el material que se les compartió ahí en en aula invertida para
(2:08:29) que a su propio ritmo vayan viendo las explicaciones que están. Hay diferentes tips ahí de cómo utilizar el código. Yo sé que esto que les puse ahorita pues es sumamente básico, probablemente algunos ya lo conocían o se les hace muy simple, pero bueno, eh creo yo que es de lo inicial para poder hacer un uso eficiente de la herramienta, ¿no? Repito, pues no quisiera extenderme mucho, pues si hay preguntas o si hay algo que quieran que en este momento les
(2:08:58) explicara, pues con toda confianza, pues abran su micrófono díganlo o escríbanlo por acá en el en el Discord. No los escucho. Muchas gracias, Héctor. Mientras van pensando, si tienen alguna pregunta, recordar también que en el material que tenéis para revisar a partir de hoy y durante la semana que viene, tenéis también más vídeos. Hay sesiones síncronas del año pasado, incluida otra de de R con Jorge y Héctor y bueno, tenéis enlaces también a material extra y tal, así que podéis
(2:09:40) seguir aprendiendo sobre este tema. Eh, pero creo que esta ha sido una muy buena introducción a tanto a R como a R estudio. No sé si queréis preguntar alguna cosa más. Parece que hay alguien escribiendo, así que esperamos un poquito. Mientras escriben, también me gustaría decirles que para buscar ayuda de R Studio, no solo tienen que usar R, sino que pueden buscar en Google, hay muchísima información, muchísima información,
(2:10:28) tutoriales, etcétera. Y ahora último también he visto que los eh estos inteligencia artificial como chat GPT, de Six, etcétera, eh son muy útiles también. A veces uno puede ir y decirle, «Tengo estos datos de esta forma, quiero hacer tal cosa, quiero hacer un gráfico de estas características y te entrega código algunas veces que funciona, otras veces casi completo y uno puede ir utilizándolo y corrigiéndolo.
(2:10:51) Entonces, eh no se olviden que esas herramientas también les ayuda a trabajar con R y R Studio. Muy bien. Si como conectan comentan por el chat, realmente es mucha información y hay que tomárselo un poco con calma al principio, sobre todo hemos visto dos lenguajes de programación que es mucho, distintas herramientas, así que es una cuestión de prácticas.
(2:11:21) Eh, queréis ir aprendiendo de los dos o elegís uno porque pensáis que es es más adecuado para vuestro trabajo o la gente alrededor vuestro utiliza ese mismo lenguaje RO Python, pues adelante. Y pero eso es una cuestión de práctica y poquito a poco veréis viendo cómo le vais cogiendo el tino a todo, como decimos por aquí. Ah, por mi parte no tendría nada más que comentaros. No sé si Zaira, alguien de la Ecitos quiere comentar algún alguna cosilla más. Gracias, Marián.
(2:11:58) Cerramos las sesiones del día de hoy únicamente agradeciendo su participación, la la participación de Héctor y Jorge el día de hoy. También recordarles a los participantes que el enlace de asistencia está colgado en el chat de Discord. Pues nada más, muchas gracias a todos y disculpad, por cierto, que no tengo la cámara y tengo un ordenador nuevo y no me ha cogido bien la la conexión, pero bueno, eh, habéis tenido a Héctor y a Jorge, que son los eh importantes en el día de hoy.